Artwork

Contenu fourni par Daliana Liu. Tout le contenu du podcast, y compris les épisodes, les graphiques et les descriptions de podcast, est téléchargé et fourni directement par Daliana Liu ou son partenaire de plateforme de podcast. Si vous pensez que quelqu'un utilise votre œuvre protégée sans votre autorisation, vous pouvez suivre le processus décrit ici https://fr.player.fm/legal.
Player FM - Application Podcast
Mettez-vous hors ligne avec l'application Player FM !

Ads forecasting at Netflix and Spotify, how to build your personal moat - Jeff Li - The Data Scientist Show #069

1:26:29
 
Partager
 

Manage episode 376907948 series 3012777
Contenu fourni par Daliana Liu. Tout le contenu du podcast, y compris les épisodes, les graphiques et les descriptions de podcast, est téléchargé et fourni directement par Daliana Liu ou son partenaire de plateforme de podcast. Si vous pensez que quelqu'un utilise votre œuvre protégée sans votre autorisation, vous pouvez suivre le processus décrit ici https://fr.player.fm/legal.

Jeff Li is a senior data scientist at Netflix, focusing on Ads forecast. Previously he was a data science manager at Spotify, worked on supply forecasting, demand forecasting, and data infrastructure. He studied business at the University of Southern California. We talked about Ads forecasting, career path as a manager vs IC, culture in Spotify vs Netflix vs Doordash. Subscribe to Daliana's newsletter on www.dalianaliu.com for more on data science and career. Jeff Li’s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lijeffrey/ Daliana's Twitter: https://twitter.com/DalianaLiu Daliana's LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dalianaliu

(00:00:00) Introduction (00:00:45) Got into data science from poker and consulting (00:07:54) Ads forecasting at Netflix and Spotify (00:13:30) From IC to manager to IC (00:14:53) how to measure forecasting models (00:21:58) collaborating with stakeholders in sales (00:29:44) how he became an expert in ads forecasting (00:49:57) impact sizing at Doordash (00:57:34) Company culture differences (DoorDash, Spotify, Netflix) (01:12:47) how he wants to grow his career

  continue reading

90 episodes

Artwork
iconPartager
 
Manage episode 376907948 series 3012777
Contenu fourni par Daliana Liu. Tout le contenu du podcast, y compris les épisodes, les graphiques et les descriptions de podcast, est téléchargé et fourni directement par Daliana Liu ou son partenaire de plateforme de podcast. Si vous pensez que quelqu'un utilise votre œuvre protégée sans votre autorisation, vous pouvez suivre le processus décrit ici https://fr.player.fm/legal.

Jeff Li is a senior data scientist at Netflix, focusing on Ads forecast. Previously he was a data science manager at Spotify, worked on supply forecasting, demand forecasting, and data infrastructure. He studied business at the University of Southern California. We talked about Ads forecasting, career path as a manager vs IC, culture in Spotify vs Netflix vs Doordash. Subscribe to Daliana's newsletter on www.dalianaliu.com for more on data science and career. Jeff Li’s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lijeffrey/ Daliana's Twitter: https://twitter.com/DalianaLiu Daliana's LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dalianaliu

(00:00:00) Introduction (00:00:45) Got into data science from poker and consulting (00:07:54) Ads forecasting at Netflix and Spotify (00:13:30) From IC to manager to IC (00:14:53) how to measure forecasting models (00:21:58) collaborating with stakeholders in sales (00:29:44) how he became an expert in ads forecasting (00:49:57) impact sizing at Doordash (00:57:34) Company culture differences (DoorDash, Spotify, Netflix) (01:12:47) how he wants to grow his career

  continue reading

90 episodes

Toate episoadele

×
 
Loading …

Bienvenue sur Lecteur FM!

Lecteur FM recherche sur Internet des podcasts de haute qualité que vous pourrez apprécier dès maintenant. C'est la meilleure application de podcast et fonctionne sur Android, iPhone et le Web. Inscrivez-vous pour synchroniser les abonnements sur tous les appareils.

 

Guide de référence rapide