Oggi calcola per es. quanti abbonati di Netflix guarderanno almeno il 70% di un episodio di una serie nel mese di lancio o quante probabilità ha una serie di proseguire in una 2a stagione.
Mi sono laureato all'Università di Parma in Scienze Ambientali e sempre a Parma sono diventato Dottore di Ricerca in Ecologia. Dopo un paio di assegni di ricerca mi sono trasferito a Santa Cruz in California per un postdoc nel Dipartimento di Applied Mathematics and Statistics alla University of California Santa Cruz. Ho poi vinto una Marie Curie Global Fellowship per studiare gli effetti degli eventi climatici estremi su popolazioni naturali, con la parte all'estero alla University of California Santa Cruz e la parte di rientro in Europa al Politecnico di Milano.
Le mie pubblicazioni si trovano qua: http://simonevincenzi.com/publications/.
Dopo aver ottenuto la residenza permanente negli Stati Uniti, ho deciso di andare a lavorare nel tech e Netflix è stata la compagnia che più mi ha convinto. Lavoro per Netflix come Senior Data Scientist da Ottobre 2017, con grande piacere.
Sviluppo modelli per predire la prestazione dei titoli. Una delle metriche intuitive che usiamo e' quanti abbonati di Netflix guarderanno almeno il 70% di un episodio di una serie o di un documentario, film ecc. nelle prime 4 settimane dopo il lancio. La mia giornata lavorativa tipica e' dalle 9 alle 5, da 1 a 3 incontri di gruppo di solito di mezz'ora o un'ora ciascuno ed il resto della mia giornata a lavorare su questi modelli, partendo dallo sviluppo e terminando con quella che viene chiamata "socializzazione", cioè la presentazione del lavoro, punti di forza, punti deboli e contesto a chi li userà, nel mio caso i gruppi di marketing – di solito più soldi vengono spesi per titoli che pensiamo verranno visti da più abbonati – e di analisi economica dei titoli – i titoli più visti hanno più probabilità di essere rinnovati per una seconda stagione.
La mia base e' negli uffici di Los Gatos, il centro tecnologico di Netflix, ma passo almeno 5-10 giorni al mese negli uffici di Hollywood, dove si trovano i gruppi di marketing, di analisi economica ed i creativi.
Netflix e' una compagnia con una cultura originale anche nel contesto delle aziende tecnologiche della Silicon Valley. Assume solo senior e nel mio gruppo siamo tutti Dottori di Ricerca; molti dei mie colleghi hanno studiato nelle più prestigiose Università americane come Harvard, Stanford, Caltech, Cornell, Columbia. E' politica di Netflix quella di assumere i migliori tra i migliori e lasciare a loro ampia libertà di azione.
Nell'area di Science & Analytics, circa 120 persone, usiamo SQL, R e Python e siamo abili programmatori. Sono richieste conoscenze che ci si aspettano da Dottori di Ricerca in Scienze fortemente quantitative in statistica (modelli classici lineari e non lineari) e machine learning (supervised e unsupervised), capacita' di identificare il problema e fornire risposte che possano essere usare dai decisori, capacita' di esecuzione e maturità. Un ambiente stimolante, ma non per tutti. Ci si aspetta di avere a che fare con adulti, non si deve chiedere alcuna autorizzazione per spese relative al lavoro o dare particolari spiegazioni per le spese stesse, le vacanze sono libere e di norma dalle 4 alle 6 settimane all'anno. Al tempo stesso, e' sempre richiesta grande qualità nel lavoro e di essere responsabili per la propria carriera.
Questi sono i consigli che do ad un bravo laureato magistrale o Dottore di Ricerca in scienze quantitative che sogna di lavorare per una grande azienda tecnologica in Europa o negli Stati Uniti. I vostri professori di laurea, dottorato o supervisori di postdoc non conoscono l'ambiente e raramente hanno consigli utili da darvi, ma di sicuro conoscete qualcuno che conosce qualcun altro che lavora per Google, Amazon, Netflix, Apple, Twitter e compagnia. Chiedete quali siano le abilita' di richieste, come funzionino di colloqui e quale sia la cultura della compagnia. Dimostrate (se lo siete!) di essere capaci, volenterosi, concisi nel pensiero e nell'esposizione, energetici, moderatamente entusiasti e maturi. Chiedete se ci sia un sistema di raccomandazione interno e se il vostro contatto si senta di raccomandarvi. Io ho aiutato altre persone ed altre persone hanno aiutato me, così funziona.
Per dire, ragazzi che ho conosciuto in palestra a Santa Cruz mi hanno aiutato a mettere il CV sul tavolo dei reclutatori (a Google ricevono 2 milioni di CV all'anno!). Il resto sta a voi. Andate al colloquio (per Netflix sono 3 colloqui al telefono e 2 sul posto con in totale 6-8 persone) con fiducia nelle vostre capacita' e con la consapevolezza che anche agli audaci serve fortuna. Se gira male, non cedete ai facili scoramenti, imparate e andate avanti – magari ora non siete pronti, ma in 6 mesi lo sarete. Se siete deboli nell'Inglese, studiate e prendete un tutor online che vi aiuti a migliorare vocabolario, pronuncia e ritmo.
Il successo non e' assicurato, ma nessuno ha mai vinto una medaglia alle Olimpiadi dal divano di casa.
Oggi calcola per es. quanti abbonati di Netflix guarderanno almeno il 70% di un episodio di una serie nel mese di lancio o quante probabilità ha una serie di proseguire in una 2a stagione.
Mi sono laureato all'Università di Parma in Scienze Ambientali e sempre a Parma sono diventato Dottore di Ricerca in Ecologia. Dopo un paio di assegni di ricerca mi sono trasferito a Santa Cruz in California per un postdoc nel Dipartimento di Applied Mathematics and Statistics alla University of California Santa Cruz. Ho poi vinto una Marie Curie Global Fellowship per studiare gli effetti degli eventi climatici estremi su popolazioni naturali, con la parte all'estero alla University of California Santa Cruz e la parte di rientro in Europa al Politecnico di Milano.
Le mie pubblicazioni si trovano qua: http://simonevincenzi.com/publications/.
Dopo aver ottenuto la residenza permanente negli Stati Uniti, ho deciso di andare a lavorare nel tech e Netflix è stata la compagnia che più mi ha convinto. Lavoro per Netflix come Senior Data Scientist da Ottobre 2017, con grande piacere.
Sviluppo modelli per predire la prestazione dei titoli. Una delle metriche intuitive che usiamo e' quanti abbonati di Netflix guarderanno almeno il 70% di un episodio di una serie o di un documentario, film ecc. nelle prime 4 settimane dopo il lancio. La mia giornata lavorativa tipica e' dalle 9 alle 5, da 1 a 3 incontri di gruppo di solito di mezz'ora o un'ora ciascuno ed il resto della mia giornata a lavorare su questi modelli, partendo dallo sviluppo e terminando con quella che viene chiamata "socializzazione", cioè la presentazione del lavoro, punti di forza, punti deboli e contesto a chi li userà, nel mio caso i gruppi di marketing – di solito più soldi vengono spesi per titoli che pensiamo verranno visti da più abbonati – e di analisi economica dei titoli – i titoli più visti hanno più probabilità di essere rinnovati per una seconda stagione.
La mia base e' negli uffici di Los Gatos, il centro tecnologico di Netflix, ma passo almeno 5-10 giorni al mese negli uffici di Hollywood, dove si trovano i gruppi di marketing, di analisi economica ed i creativi.
Netflix e' una compagnia con una cultura originale anche nel contesto delle aziende tecnologiche della Silicon Valley. Assume solo senior e nel mio gruppo siamo tutti Dottori di Ricerca; molti dei mie colleghi hanno studiato nelle più prestigiose Università americane come Harvard, Stanford, Caltech, Cornell, Columbia. E' politica di Netflix quella di assumere i migliori tra i migliori e lasciare a loro ampia libertà di azione.
Nell'area di Science & Analytics, circa 120 persone, usiamo SQL, R e Python e siamo abili programmatori. Sono richieste conoscenze che ci si aspettano da Dottori di Ricerca in Scienze fortemente quantitative in statistica (modelli classici lineari e non lineari) e machine learning (supervised e unsupervised), capacita' di identificare il problema e fornire risposte che possano essere usare dai decisori, capacita' di esecuzione e maturità. Un ambiente stimolante, ma non per tutti. Ci si aspetta di avere a che fare con adulti, non si deve chiedere alcuna autorizzazione per spese relative al lavoro o dare particolari spiegazioni per le spese stesse, le vacanze sono libere e di norma dalle 4 alle 6 settimane all'anno. Al tempo stesso, e' sempre richiesta grande qualità nel lavoro e di essere responsabili per la propria carriera.
Questi sono i consigli che do ad un bravo laureato magistrale o Dottore di Ricerca in scienze quantitative che sogna di lavorare per una grande azienda tecnologica in Europa o negli Stati Uniti. I vostri professori di laurea, dottorato o supervisori di postdoc non conoscono l'ambiente e raramente hanno consigli utili da darvi, ma di sicuro conoscete qualcuno che conosce qualcun altro che lavora per Google, Amazon, Netflix, Apple, Twitter e compagnia. Chiedete quali siano le abilita' di richieste, come funzionino di colloqui e quale sia la cultura della compagnia. Dimostrate (se lo siete!) di essere capaci, volenterosi, concisi nel pensiero e nell'esposizione, energetici, moderatamente entusiasti e maturi. Chiedete se ci sia un sistema di raccomandazione interno e se il vostro contatto si senta di raccomandarvi. Io ho aiutato altre persone ed altre persone hanno aiutato me, così funziona.
Per dire, ragazzi che ho conosciuto in palestra a Santa Cruz mi hanno aiutato a mettere il CV sul tavolo dei reclutatori (a Google ricevono 2 milioni di CV all'anno!). Il resto sta a voi. Andate al colloquio (per Netflix sono 3 colloqui al telefono e 2 sul posto con in totale 6-8 persone) con fiducia nelle vostre capacita' e con la consapevolezza che anche agli audaci serve fortuna. Se gira male, non cedete ai facili scoramenti, imparate e andate avanti – magari ora non siete pronti, ma in 6 mesi lo sarete. Se siete deboli nell'Inglese, studiate e prendete un tutor online che vi aiuti a migliorare vocabolario, pronuncia e ritmo.
Il successo non e' assicurato, ma nessuno ha mai vinto una medaglia alle Olimpiadi dal divano di casa.