这种架构模式的一个具体实现是采用“微服务”方法。即让生产系统去调用数据科学家团队开发的微服务来获取推荐。用这个方式，整个数据科学家使用的离线分析管道还可以被调整用来做A/B测试，甚至是加入生产系统而不用程序员团队重新开发实现。这种模式会要求数据科学家具有更多的软件工程技能，但我们看到越来越多的数据科学家已经具有这样的技能集。事实上，后来我们修改了Zalando的数据科学家的职衔为“研究工程师（数据科学）”来反应这种实际情况。

　　采用类似这样的方法，数据科学家可以快速实践，对离线数据做迭代研究，并在生产系统环境里迭代开发。整个团队可以持续地把稳定的数据分析方法迁移进生产系统。

　　持续适应并改进

　　至此，我概述了一个能把数据科学引入生产系统的架构的典型模式。需要理解的一个关键概念就是这样的系统需要持续地适应并改进（这和几乎所有的针对实际数据的数据驱动项目类似）。能够快速迭代，实验新的方法，使用A/B测试验证结果，这一切都非常重要。

　　依据我的经验，保持数据科学家团队和程序员团队的分离是不可能达成这些目标的。与此同时，很重要的是，我们也要承认两个团队的工作方式确实是不同的，因为他们的目标不一样（数据科学家的工作更加具有探索性，而程序员更关注于开发软件和系统）。

　　通过允许各自团队能工作在更适合他们的目标的方式，并定义一些清晰的接口，是有可能集成两个团队，并保证新的方法可以被快速地试错的。这会要求数据科学家团队具有更多的软件工程技能，或是至少能有软件工程师来桥接起两个世界。

　　作者介绍

　　Mikio Braun是Zalando的推荐和搜索系统的交付带头人。Zalando是欧洲最大的时尚品平台之一。Mikio拥有机器学习的博士学位，并在投身把研究成果转化成行业应用前进行了多年的研究工作。

新智元招聘

　　职位 执行总编、主编

　　职位年薪：50万（工资+奖金）-100万元（工资+奖金+期权）

　　工作地点：北京-海淀区

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热爱人工智能和媒体事业；

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　　全权负责新智元内容平台策划、生产与运营，对内容质量、用户阅读体验、影响力负责。具体负责完成对内容平台定位和规划，组建并管理采编团队，策划执行重点选题，建立和维护供稿作者资源；监控公众号各项数据指标变动，并以此为基础改进提升内容质量。