Humanos de Lyft Science: Los primeros días de Lyft
Este artículo fue publicado originalmente el 13 de febrero de 2023 en eng.lyft.com y fue traducido por Belén Alcántara.
Por: Viviana Hernández, Shuang Wu, Nick Ung, Jason He y Kelly Haberl
Para muchos de nosotros, es difícil imaginar un mundo sin Lyft. Tres de nuestros increíbles data scientists (científicos de datos): Balaji, Chris y Prachi, han estado con Lyft desde su inicio y han participado de primera mano en la evolución de los viajes compartidos. En este artículo, comparten historias de los primeros días en Lyft y sus experiencias desde que se unieron.
Balaji Chandrasekhar
Balaji se unió a Lyft en mayo de 2015 procedente de una empresa de software B2B. Estaba buscando trabajar en un producto orientado al consumidor y estaba buscando una oficina ubicada en San Francisco. Lyft cumplía con ambos requisitos, por lo que decidió unirse a esta empresa de rápido crecimiento.
P) ¿Cuál es tu recuerdo favorito o hecho favorito sobre los primeros días en Lyft?
El ambiente en la oficina de Lyft era creativo y divertido como la marca Lyft. Había colgantes rosas por todas partes, desde el mostrador de recepción hasta las oficinas, e incluso un bigote rosa decoraba el ascensor.
P) ¿Cómo creció Lyft y sobrevivió a la competencia en los primeros días?
Fue una lucha constante con la competencia en cuanto a precios de viajes, características de la aplicación, viajes compartidos y lanzamiento en nuevos mercados. Lyft y Uber estaban realmente compitiendo codo a codo para crecer en nuevos mercados. Recuerdo estar en una reunión discutiendo cómo se lanzaría Lyft en una nueva región, y un compañero anunció que Uber se lanzaría en esa región ese día. Cancelamos la reunión y cambiamos a un plan de lanzamiento más rápido.
P) ¿Por qué te has quedado en Lyft?
Valoro el rápido crecimiento de Lyft en los últimos 10 años. Siempre me han fascinado los problemas interesantes a los que se ha enfrentado Lyft y sigo estando motivado por ellos. Toda la comunidad de Lyft es muy solidaria y amigable, lo que hace que la cultura se sienta como en familia.
P) ¿Cómo ha cambiado nuestra comunidad de ciencia de datos en Lyft?
El equipo de Data Science ha crecido mucho. Data Science y Data Analytics (análisis de datos) eran unas treinta personas cuando me uní a Lyft. Ahora, el equipo es de unos pocos cientos de personas. Incluso con este rápido crecimiento, estoy impresionado por la diversidad de antecedentes de los miembros del equipo de ciencia de datos. Muchos de los primeros miembros tenían antecedentes financieros y de consultoría, pero ahora tenemos científicos más especializados con experiencia en investigación de operaciones, transporte, estadísticas, ciencia de datos, informática, etc. Esta diversidad permite que el equipo de ciencia de datos trabaje en los problemas más difíciles como un líder innovador en la industria del transporte.
P) ¿Cuál es el mejor consejo que escuchaste cuando empezaste? ¿Sigue siendo este el mejor consejo o hay nuevos consejos?
Encuentra un amigo para construir una relación sólida cuando comienzas en una nueva empresa. Construir conexiones significativas puede hacer que tu inducción y tu vida sean mucho más fáciles al integrarte en la empresa y el equipo.
P) ¿Cuál es tu proyecto favorito en el que has trabajado en Lyft?
La creación de bonos Power Driver. En un viaje de Lyft a casa desde la oficina, mi conductor habló sobre esta bonificación y expresó que le encantaba la estructura de bonificación y que la motivaba. Me conmovió mucho esta conversación, donde este trabajo fue reconocido por el conductor y yo había tenido un impacto en su vida.
P) Si fueras un modo de transporte de Lyft, ¿cuál serías?
Una bicicleta eléctrica o un scooter, ya que no solo son soluciones convenientes de transporte urbano, sino también ecológicas y limpias.
P) ¿Bigote rosado o no?
¡El Glowstache (este era un bigote recargable que se iluminaba en el tablero del conductor) es mi favorito!
Chris Sholley
Chris es miembro fundador de Lyft, incluso antes de que Lyft obtuviera su nombre. Chris se unió a Zimride en 2011 como pasante de verano después de conocer a Jason Rosenfeld y Logan Green en una feria de carreras universitarias. Zimride fue el predecesor de Lyft y se centró en el uso de vehículos compartidos para viajes de larga distancia, a escala. Con experiencia en investigación de operaciones, Chris estaba interesado en resolver problemas de combinación y aplicar las matemáticas para impulsar decisiones estratégicas, por lo que una pequeña empresa centrada en viajes compartidos era una oportunidad interesante.
P) ¿Cuál es tu recuerdo favorito o hecho favorito sobre los primeros días en Lyft?
La oficina grande y abierta de Lyft en Clara Street en San Francisco donde todos los viernes por la tarde toda la compañía se reunía para el “Guac O’clock”. Debido a que la oficina era abierta, era imposible no participar.
P) ¿De qué cambio en Lyft te sientes más orgulloso?
La gran cantidad de personas increíbles que ahora trabajan en Lyft. Cuando era pasante, toda la empresa estaba formada por una docena de personas que trabajaban en una oficina que tenía una puerta de garaje; ahora hay miles de empleados y la organización de ciencia de datos es de clase mundial.
P) ¿Por qué te has quedado en Lyft?
Como una persona orientada a objetivos, siento que todavía hay metas ambiciosas en Lyft por las que estoy trabajando.
P) ¿Cuál es el mejor consejo que escuchaste cuando empezaste? ¿Sigue siendo este el mejor consejo o hay nuevos consejos?
El valor de profundizar, aunque parezca arriesgado porque no sabes lo que vas a encontrar. El proceso puede llevar mucho tiempo, pero en última instancia es la única forma de progresar: continuar preguntando “por qué” hasta llegar a la raíz del problema.
P) Si fueras un modo de transporte de Lyft, ¿cuál serías?
Viajes compartidos, sin duda. Soy una persona amistosa y abrazo la serendipia y la eficiencia.
P) ¿Bigote rosado o no?
Por supuesto que sí, la vida sería aburrida sin un poco de fantasía.
Prachi Sharma
En junio de 2017, Prachi se unió a Lyft desde la consultoría económica porque estaba familiarizada con el producto y lo usaba, la empresa tenía un ritmo acelerado y podía verse a sí misma teniendo un impacto. En 2017, Lyft estaba más concentrado físicamente que hoy, especialmente en comparación con nuestra flexibilidad remota actual. Prachi recuerda estar sentada en el “PIT”, un espacio centralizado donde trabajaba el equipo de análisis en la oficina de San Francisco.
P) ¿Cuál es tu recuerdo favorito o hecho favorito sobre los primeros días en Lyft?
Mi primer equipo en Lyft estaba compuesto por cuatro científicos de datos, todas mujeres, incluida la manager, lo cual es raro en la industria tecnológica. Fue una experiencia increíble trabajar con un grupo de mujeres tan colaborador y solidario y, aunque hoy no estoy en este equipo, todas seguimos siendo amigas.
P) ¿De qué cambio en Lyft te sientes más orgullosa?
Uno de mis momentos de mayor orgullo fue ser la primera miembro del equipo de Ciencia de Datos de Seguridad Comunitaria. El equipo trabaja en muchas cosas diferentes: medición de incidentes de seguridad, búsqueda de formas de reducir las brechas en los informes, medición de métricas relacionadas con la percepción, como el sentimiento y la conciencia, etc. Además, estoy orgullosa de los cambios en la infraestructura de datos que ha realizado Lyft. Al principio, el equipo de Ciencia de Datos a veces tenía que realizar consultas por la noche o temprano en la mañana debido a las limitaciones de cómputo durante las horas pico. Ahora el equipo cuenta con herramientas como Amundsen (herramientas de descubrimiento de datos), Presto (motor de consultas SQL) y una mejor infraestructura que permite una mayor eficiencia.
P) ¿Por qué te has quedado en Lyft?
Disfruto sumergirme profundamente en un espacio y a menudo tengo esa oportunidad en Lyft. También puedo trabajar en diferentes espacios problemáticos y tengo la libertad de explorar otros roles en varios equipos y dentro de diferentes organizaciones en Lyft.
P) ¿Cómo ha cambiado nuestra comunidad de ciencia de datos en Lyft?
Desde la perspectiva de la diversidad, he visto el nacimiento del DIG (Grupo de Diversidad e Inclusión en Ciencia de Datos de Lyft) y su evolución. DIG se creó para tener un enfoque más concreto sobre la diversidad y la inclusión en la comunidad de ciencia de datos en Lyft. Fui una de las primeras líderes en encabezar DIG, que ahora incluye un equipo de 50 científicos voluntarios; puedes leer más sobre los esfuerzos de DIG aquí (en inglés). Otro gran cambio fue la descentralización del equipo de Data Science. Los científicos de datos ahora están integrados en los diversos equipos de Producto, lo que les permite especializarse en un área del negocio, ser más productivos y generar más impacto para Lyft.
P) ¿Cuál es el mejor consejo que escuchaste cuando empezaste? ¿Sigue siendo este el mejor consejo o hay nuevos consejos?
Conoce a tantas personas como puedas, especialmente en diversas funciones y en diversos equipos. Este es un gran consejo porque le brinda la capacidad de averiguar quién está trabajando en qué problemas y ver cómo encaja en el panorama general de la misión de Lyft.
P) ¿Cuál es tu proyecto favorito en el que has trabajado en Lyft?
Los esfuerzos del Equipo de Seguridad Comunitaria para desarrollar controles de seguridad. Cuando Lyft detecta una anomalía en un viaje, como una ruta inesperada, Lyft envía un mensaje al pasajero para preguntarle si necesita ayuda o si desea informar un problema de seguridad.
P) Si fueras un modo de transporte de Lyft, ¿cuál serías?
Un viaje “Espera y Ahorra” ya que soy introvertida de corazón y un poco frugal.
P) ¿Bigote rosado o no?
Soy ambivalente. Los Amp de Lyft, un emblema brillante para los conductores, son más distintivos y útiles.
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