AI 研習社按：高新技術(shù)人才在數(shù)據(jù)智能方向上的招募和培養(yǎng)，是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所面臨的最主要的問題之一，而關(guān)鍵人才的招募和培養(yǎng)，有著很高的試錯成本。數(shù)據(jù)人才永遠是招聘市場上最稀缺、搶手的崗位之一，入職后也會頻繁面臨獵頭拋出的橄欖枝。在這種激烈的人才爭奪的環(huán)境下，能在求職者中發(fā)掘真正認可自身事業(yè)的優(yōu)秀專業(yè)人才，就成為了企業(yè)招聘工作的重點。

　　近年來，國內(nèi)外的科技公司逐漸采用數(shù)據(jù)競賽的形式來招聘、篩選、培養(yǎng)人才。數(shù)據(jù)競賽能夠把前沿問題開放出來，包括背景問題、相關(guān)數(shù)據(jù)、評價標準、賽事獎金。對于喜歡挑戰(zhàn)，有好奇心，有自信的專業(yè)數(shù)據(jù)人才來說，數(shù)據(jù)競賽要比宣講會、招聘廣告有更強的吸引力。

　　自 2014 年起，國內(nèi)涌現(xiàn)出多家數(shù)據(jù)競賽平臺，如阿里云旗下的天池，中國科學院孵化出的 DataFountain，成都電子科技大學創(chuàng)立的 DataCastle 等。尤其是去年谷歌云收購世界首屈一指的數(shù)據(jù)科學、機器學習開發(fā)者社區(qū)和競賽平臺 Kaggle 之后，大數(shù)據(jù)競賽平臺呈現(xiàn)出一片欣欣向榮的景象。然而，數(shù)據(jù)競賽有多大的穩(wěn)定持續(xù)的市場空間，行業(yè)前景如何，以及如何實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，是所有數(shù)據(jù)競賽平臺的組織者和運營者所要面對的問題。

　　從 2014 年上海交通大學的一間宿舍開始，范向偉創(chuàng)建了擁有賽事報名、方案提交、活動管理、團隊管理等簡單功能的早期網(wǎng)站 —— 這便是科賽網(wǎng)的前身。4 年過后，科賽網(wǎng)目前已經(jīng)成為國內(nèi)頂尖的第三方專業(yè)數(shù)據(jù)平臺，意在通過線上社區(qū)與在線數(shù)據(jù)分析工具與線上社區(qū)結(jié)合打造高質(zhì)量的數(shù)據(jù)人才平臺，并采用數(shù)據(jù)算法比賽、訓練營、培訓及企業(yè)咨詢等完整解決方案對接企業(yè)需求，不斷釋放數(shù)據(jù)和人才的價值。雷鋒網(wǎng) AI 研習社采訪到了科賽網(wǎng) CEO 范向偉，讓他來為開發(fā)者們解讀科賽網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀，數(shù)據(jù)競賽平臺遇到的困境以及未來的發(fā)展方向。

　　以下是雷鋒網(wǎng)的采訪內(nèi)容：

　　1.您本科學的是會計專業(yè)，曾經(jīng)做過一年的金融分析，為什么后來會選擇去上海交通大學學習統(tǒng)計學并創(chuàng)辦科賽網(wǎng)?

　　我本科學的是財務管理，畢業(yè)的第一份工作是在法國最大的私人銀行之一、羅斯柴爾德家族銀行從事資產(chǎn)管理的工作，用資產(chǎn)管理的方法論分析了我自己的興趣、志向和當前的環(huán)境之后，我決定離開金融行業(yè)，轉(zhuǎn)專業(yè)到數(shù)學和統(tǒng)計的方向，由于基礎(chǔ)知識差太多，用了一整年在圖書館自習補課。

　　我在金融行業(yè)的時候就接觸了很多風險投資領(lǐng)域的項目，對于創(chuàng)業(yè)和投資有了基本的認識，我覺得相比投資，自己對于創(chuàng)業(yè)有更大的興趣。

　　創(chuàng)業(yè)最開始是從自己的痛點出發(fā)，我在數(shù)學系學習的過程中，發(fā)現(xiàn)理論聯(lián)系實際其實很不容易，只有極少數(shù)人能夠把學到的知識真正應用于生活和工作中，尤其在數(shù)學這樣抽象的學科，就更困難了。于是我萌生出一個想法，希望能夠去幫助他人在實踐中學習知識、應用知識、積累知識。由于我的專業(yè)是數(shù)據(jù)相關(guān)，所以將起步的切入點對準了數(shù)據(jù)工作者，也選擇了數(shù)據(jù)競賽這樣一個脫胎于數(shù)學教學的運營模式。

　　我發(fā)現(xiàn)「數(shù)據(jù)工作者」的職能非常重要，但卻也很小眾，甚至在許多機構(gòu)中是被邊緣化的。國內(nèi)當時還并沒有一個公司或產(chǎn)品，以提高數(shù)據(jù)工作者的價值為目標去開展工作。

　　競賽平臺這個模式的意義是整合資源，讓用戶能夠通過接觸真實問題、真實數(shù)據(jù)，得到相應激勵，找到對口合作伙伴，更好的實踐與成長。

　　同時，為了幫助用戶提升數(shù)據(jù)分析的工作效率和協(xié)同痛點，我們經(jīng)過兩年的研發(fā)推出了在云端管理底層基礎(chǔ)架構(gòu)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源、算力資源、算法框架、項目文件的在線分析工具 K-Lab 。

　　2.近期，科賽加入了百度 AI 加速器，請問未來科賽在人才、數(shù)據(jù)、競賽等方面會跟百度有哪些合作?

　　百度作為國內(nèi) AI 領(lǐng)域的領(lǐng)導企業(yè)，在 AI 領(lǐng)域有很多的先進的經(jīng)驗積累和技術(shù)積累，這些對于科賽網(wǎng)的用戶來說，都是寶貴的資源，可以幫助他們實現(xiàn)更快速、精準的成長。

　　科賽和百度 AI 事業(yè)部會深度合作，舉辦一系列的 AI 應用大賽與AI創(chuàng)新大賽。

　　科賽已經(jīng)和百度完成了一次賽事合作，即基于 PaddlePaddle 的深度學習框架和愛奇藝的綜藝視頻數(shù)據(jù)，希望找到能夠自動識別視頻中精彩片段的深度學習算法模型。在比賽過程中，冠軍選手提交的算法已經(jīng)達到了百度AI部門的最好成績，提出這一問題的百度 AI 科學家也很驚喜，認為行業(yè)中還有很多有挑戰(zhàn)、有價值的 AI 問題值得用競賽的方式來探索和解決。

　　3.很多數(shù)據(jù)競賽往往會在開發(fā)實用解決方案方面做出犧牲，那在為企業(yè)客戶創(chuàng)造價值和為參賽者提供價值方面，科賽是如何平衡的?

　　為客戶創(chuàng)造價值和為參賽者提供價值并不矛盾對立，二者同在數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造上的目標和要求是一致的。

　　舉幾個例子：

　　我們和聯(lián)通合作，預測哪些用戶會在短期內(nèi)置換手機，從而可以進行手機套餐的精準營銷，最后方案的預測準確率提高了 15%。

　　我們和攜程合作，基于航班時刻表數(shù)據(jù)和機場天氣數(shù)據(jù)，進行航班晚點的預測分析，這個問題是攜程的 CEO 梁建章提出的老大難問題，在科賽網(wǎng)，一個月內(nèi)就得到了比過去方案好出 12% 的預測效果，目前優(yōu)秀選手的方案已經(jīng)應用在了攜程的系統(tǒng)之中，在特定航線之中進行晚點預判和預報。作為上海最大的互聯(lián)網(wǎng)公司，攜程已經(jīng)和我們合作了六個數(shù)據(jù)分析項目，100% 都取得了超過企業(yè)內(nèi)部的效果，平均每個項目的 ROI 是 200 萬。

　　從培訓角度，為了幫助我們的平臺用戶學習成長，我們已經(jīng)和好未來、百度、云叢、拍拍貸合作，舉辦過涵蓋教育、金融、視頻、人臉、金融等垂直行業(yè)的在線人才訓練營，把行業(yè)里面最好的專家、最好的問題、最好的案例拿出來給到我們社區(qū)的用戶，讓學習圍繞著問題和需求展開。

　　從項目角度，為了幫助我們的平臺用戶積累項目經(jīng)驗，科賽已經(jīng)開放了 50 個行業(yè)真實問題，積累了 2000 多個數(shù)據(jù)項目案例，這些問題的數(shù)據(jù)規(guī)模和實用性，比許多高校所能夠提供的資源都豐富。

　　最后從社會協(xié)作能力角度來說，科賽吸引了 3 萬名數(shù)據(jù)人才的加入，這些人才的總體質(zhì)量非常高，他們一共形成過 15000 個項目團隊，許多團隊的典型配置就是學長帶學弟，在職用戶帶高校用戶，這種高質(zhì)量的項目互動經(jīng)驗對于一個人的成長是隱藏但關(guān)鍵的的寶貴資產(chǎn)。

　　4.目前，各平臺現(xiàn)階段的商業(yè)模式仍在摸索，對于科賽來講有哪些商業(yè)變現(xiàn)的方式?

　　科賽的商業(yè)模式面向企業(yè)級服務，包括了咨詢服務和軟件產(chǎn)品，數(shù)據(jù)項目眾包和數(shù)據(jù)人才招聘是我們目前主要的營收來源。

　　在咨詢服務方面，為了服務像平安、聯(lián)通、華為、招行這樣的一線客戶，科賽團隊安排了精兵強將進行賽事項目的籌備和運營，科賽的賽事運營團隊包括畢業(yè)于哥大、CMU、華威等知名院校的專業(yè)數(shù)據(jù)分析人才，從賽題籌備、數(shù)據(jù)清洗、規(guī)則制定、賽事宣傳、選手答疑、作品分析、總結(jié)匯報的每一個環(huán)節(jié)都深度參與、確保組織工作的準確無誤。

　　軟件產(chǎn)品即 K-Lab，面向需要進行數(shù)據(jù)分析團隊管理、數(shù)據(jù)分析教育及協(xié)作等工作的機構(gòu)，以高校、培訓機構(gòu)、企業(yè)類客戶為主。

　　5.除了商業(yè)變現(xiàn)，數(shù)據(jù)競賽行業(yè)還面臨哪些挑戰(zhàn)?

　　主要的挑戰(zhàn)就是可持續(xù)發(fā)展和商業(yè)化的平衡。

　　6.與 DataCastle、阿里云天池、DataFountain 等國內(nèi)數(shù)據(jù)競賽平臺相比，科賽的優(yōu)勢和特點在哪里?

　　優(yōu)勢在于團隊和產(chǎn)品。團隊是所有產(chǎn)品和服務的出發(fā)點，我們很重視團隊建設(shè)。科賽團隊的大部分成員是知名院校和知名企業(yè)出來的專業(yè)人才，和科賽合作過的客戶都會對我們團隊的專業(yè)性留下深刻印象，所以也很愿意為我們推薦新的客戶，再次與我們合作。

　　企業(yè)客戶和開發(fā)者社區(qū)了解科賽主要是因為數(shù)據(jù)比賽，但實際上科賽大部分的人員投入是在產(chǎn)品研發(fā)上，科賽的工程師團隊大多來自BAT的核心研發(fā)部門。

　　我們的核心產(chǎn)品 K-Lab，整合了 Docker、Kubernetes、Jupyter 等最新技術(shù)，對數(shù)據(jù)分析與機器學習的多人協(xié)作場景進行了深度優(yōu)化。

　　K-Lab 對于科賽的數(shù)據(jù)競賽業(yè)務是極大的賦能，大幅提高了賽事組織的效率和效果。數(shù)據(jù)競賽是一種開放式的數(shù)據(jù)分析項目，成百上千的團隊會從不同的角度對數(shù)據(jù)進行處理加工，并基于分析結(jié)果展開競爭。數(shù)據(jù)賽事項目出現(xiàn)的常見問題，比如數(shù)據(jù)質(zhì)量、測評方式，都會對比賽選手和主辦方造成很大的溝通解決成本，如果問題無法得到及時解決，不僅會影響賽事選拔人才、吸收創(chuàng)意的目標，也會在技術(shù)社區(qū)中留下主辦方不專業(yè)的印象。

　　通過 K-Lab 的協(xié)作平臺，數(shù)據(jù)分析項目所需要的元素都儲存在統(tǒng)一的環(huán)境中，賽事籌備和組織的效率有了顯著提升，賽事過程中發(fā)現(xiàn)的細節(jié)問題，也可以得到及時調(diào)整。

　　優(yōu)秀的算法方案，除了更高的準確度之外，還需要有良好的運行效率、可拓展性、可解釋性等等，這些具體性質(zhì)都需要通過代碼復現(xiàn)來確認。參賽團隊的模型成果、分析結(jié)果可在 K-Lab 中得到完整復現(xiàn)，便于主辦方篩選人才，交流算法。

　　7.企業(yè)以及政府推動數(shù)據(jù)公開的力度越來越大，開放公共數(shù)據(jù)逐漸成為趨勢，這會對數(shù)據(jù)競賽和數(shù)據(jù)分析行業(yè)帶來哪些改變?

　　數(shù)據(jù)越來越多對大家來說都是好事，可以用的數(shù)據(jù)資源、算力資源都變多了，對于數(shù)據(jù)分析行業(yè)來說會是一個重要推動。

　　8.數(shù)據(jù)競賽行業(yè)的發(fā)展趨勢是怎樣的?未來究竟有多大的市場空間?

　　數(shù)據(jù)競賽的需求一直都會存在，但市場空間并不大，因為沒有什么門檻和壁壘，如果沒有很強的專業(yè)度和附加值，企業(yè)也愿意讓 HR 和市場團隊自己來辦比賽。我們相信企業(yè)級的數(shù)據(jù)服務、人才服務的市場是會一直增加的，因為數(shù)據(jù)在增加，人才的潛力也在增加，賦能人才、激活數(shù)據(jù)，這個對于企業(yè)來說就是很大的價值，相比競賽的模式本身，這更多是產(chǎn)品層面、咨詢層面的服務。

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　　9.關(guān)于科賽網(wǎng)的未來，您是如何規(guī)劃的?

　　未來的市場機會很廣闊，市場格局的變化也會很快，我們認為只要積累了核心能力，未來就會有機會去承擔更大的責任，這個具體的機會窗口往往是很難預判的?？瀑惖暮诵哪芰褪亲龊卯a(chǎn)品和服務，然后用這個能力去幫助中國新一代的數(shù)據(jù)工作者一起成長，伴隨中國最優(yōu)秀的企業(yè)完成數(shù)據(jù)化和智能化的升級。