聊聊 Tubi 的数据工程 (Data Engineering)

今天，我们的 VP 佘昶 (Chang 是大家喜爱的 Python 库 Pandas 的第二位核心作者，在 Tubi 负责数据、机器学习等业务) 发表了一篇博客:

比图科技：打造一家模型驱动型公司 - Tubi 数据与机器学习平台简介 谈到了 Tubi 的数据工程，机器学习，算法驱动。内容非常丰富，值得深入阅读。借这个机会我也聊聊对于数据相关的想法，对于机器学习和模型驱动打算再写一篇。

数据

几乎每一个公司都会号称自己是数据驱动公司。所以我特别喜欢一个问题，“你们的前端工程师可以轻松的获取所有的数据，得出跟数据分析师一样的结论吗？”，这件事情在绝大多数公司都是难以想象的。

数据的存储不规范，大量的隐藏知识（hidden knowledge）只被少数人拥有，慢慢就会形成数据垄断。一方面说着我们是数据驱动的公司，一切以数据为准，另一方面只有很少的人能够知道数据存在哪里，格式是什么，如何查询，历史的变迁等等。数据此时又变成了任人打扮的小姑娘，成了领导层实施自己主观意志的工具，他们想做什么，数据就能变成什么，这完全丧失了数据存在真正的意义。

数据驱动的核心目的，就是让决策的流程可以分布式，让团队的每一个人都能够获取同样高质量的数据，每个人都能做出相同的决策，消除纷争，相互信任，共同向前。

这当然很难，一方面需要大量的基础设施建设，另一方面也需要提高每位同学数据相关的技能。但这是未来的发展方向，是值得的，让 Tubi 的每一个人都是 Mini Data Scientist，就是我们的愿景。

工具

数据很难做，但是在 Tubi，因为从上到下我们是如此的在乎数据的质量，数据相关的任务几乎都是最高优先级。

首先，我们设计了高质量的数据语言，确保客户端和数据的读取用户一眼就能明白这些数据是什么意思。

我们设计了一套和自然语言接近，能够记录用户交互行为的语法。我们使用不同的事件描述各类用户行为，这个设计相对牺牲了一定的灵活性，但是保证了数据的高质量，从长远看降低了维护成本，增加了我们分析使用这些数据时的信心。

CTO 马老师带我们重温一堂语法课

我们有二十多个不同平台的客户端，他们开发平台各异，语言不同，框架不同，保证相同高质量的用户行为数据难上加难。但是数据质量就是公司的生命线，所以优先级高，客户端做了大量的自动化测试工作，确保功能的开发不会导致数据质量的变化。同时后端有大量的预警系统，确保一旦数据有问题能够第一时间得到修复。

客户端统一数据质量，存储端统一数据存储，查询端也要统一工具查询。我们搭建了 Tubi Data Runtime 使得每一位同学都能快速的获得想要的数据。

无代码可视化（Jupyter + Nteract Data Explorer）

我们的内容宇宙（Jupyter + Plotly Dash）

热爱

每位加入 Tubi 的同学都会惊叹，为什么 Tubi 可以在如此小的工程师团队（至今不过百），维护将近三十个完全不同的平台客户端，有自己完善的数据系统、机器学习系统、AB 测试平台、广告平台、广告竞拍、内容管理系统、流媒体处理等若干异常复杂的系统，可以收入做到这么高，增长那么快，甚至超过不少国内数千人工程师的公司。

我们热爱工具，我们相信工具赋予每位工程师的力量。我在之前的一篇文章提到过，我相信技术对于生产力的进步也是符合摩尔定律的，也是能做到18月翻一番的。硅谷这几年大量的开源技术 + 云服务 + SaaS 极大地减少了工程师重复造轮子的需求，让我们可以做到每位同学都能关注核心的业务逻辑，只做业界领先的事情，每位同学都 work life balance 的情况下，迭代的速度依然领先。

受益于旧金山-北京全球迭代的模式，我们在北京和旧金山都有大量的职位：

北京：

Tubi China Team 旧金山：

Watch Free TV & Movies Online | Stream Full Length Videos | Tubi 我常驻旧金山城区，也经常去北京。欢迎对我们感兴趣的小伙伴私信我，一起喝杯咖啡 ;)。