Как за пять лет от рядового программиста добраться до основателя стартапа по искусственному интеллекту на миллионы долларов и учёной степени?

Как за пять лет от рядового программиста добраться до основателя стартапа по искусственному интеллекту на миллионы долларов и учёной степени? Сперва надо вспомнить про ошибку выжившего, превратившуюся в удобную отмазку своего безделья. Дескать, один добился, а сто тысяч нет, и вот в гугл сторе миллионы игр а зарабатывает только первая сотня.

Во-первых, 99% невыживших — это отнюдь не те, кто реально выживал как Ди Каприо ))) Это все те, кто сделал жалкие 2-3 попытки и при первых же сложностях сдулся. А выживший — это тот, кто трудился, пахал, пыхтел, ломался, пробовал в одиночку много лет и десятки раз и всё не выходило, а он всё полз и полз вперёд, и дополз!

Например мета-паззл Baba Is You с простенькой графикой, собравший кучу призов + overwhelmingly positive отзывы на стиме

https://store.steampowered.com/app/736260/Baba_Is_You/

Сделал её финн Arvi "Hempuli" Teikari в рамках 2017 Nordic Game Jam, занял там первое место, ну и началась дальше уже победная движуха. Но перед этой игрой он сделал ещё тридцать(!) игр, постоянно в разных гейм-джемах тусовался, ну и условная 31-я выстрелила. А он просто упорно шлифовал мастерство кодинга, дизайна, арта, понимания интересов игроков.

И вот при такой долгосрочной стратегии ну не может просто не получиться хотя бы минимальный успех. У меня с мини-курса по блогу эксперта сливается 100%, потому что там надо работать с долгосрочным прицелом, делать регулярно годами, и никто в себя не верит. А я не знаю ни одного ИТ-блогера, который бы три года развивал свой блог, и ничего бы не добился в итоге. Но сдуваются почти все после первого года, не видя результатов (дескать, хочу розового единорога прямо сейчас), но год это очень мало!

Если бы единороги бродили по улицам, их бы очень быстро разобрали.

Другой пример — William Falcon https://www.williamfalcon.com

Начал он свой победный движ в 2014-м, когда сделал по контракту Flic для ифонов. Кстати, на курсе "в профессию программист за 2000 часов" я рекомендую начинать с мобильной разработки, если вы изучаете Java или C#, или с машинного обучения, если Python. А ещё лучше, сочетать эти два профессиональных тренда.

Flic — это простая прога управления фотками в стиле тиндера, которая была зафичерена всеми топовыми изданиями — TechCrunch, BBC, Time, Washington Post, The Verge, The Next Web, Gizmodo... Простая совсем идея, ну и почему её раньше никто не реализовал?

Эта работа была по контракту, потом Уильям сделал уже самостоятельно Hushfeed (Tinder for unfollowing on Facebook), тоже с хорошими отзывами и тоже весьма простенькую. Потом поработал тимлидом над Sharebite (мобильный сервис доставки еды), затем сеньором в проекте Tablet Hotels (подбор отелей), потом устроился в Goldman Sachs (разработка финансовой платформы Marquee). Это всё за один 2015-й год. При этом он одновременно учился на примате!

Следующий 2016-й был такой же интенсивный. Поработав полгода с бигдатой и поднахватавшись соответствующих технологий, снова стал пилить соло — pokeprism.com , предсказание появления покемонов для Pokemon GO на базе машинного обучения.

Потом подрядился на мобильный клиент для магазина одежды Bonobos, но темки AI/ML видимо уже крепко зацепили, и он погрузился в работу лаборатории теоретических нейронаук Колумбийского университета. И одновременно с этой тётей

https://www.forbes.com/profile/kelly-peeler/

организовал стартап NextGenVest — рекомендации искусственного интеллекта по управлению личными финансами. Тётя видимо нашла денежки, а парень был там типа СТО. И уже в мае 2017-го этот стартап поднял почти 4 млн. долл.

С тех пор Уильям регулярно выступает с техническими докладами на различных конференциях, стал Chief AI Officer в NextGenVest, закончил университет, начал писать статьи по AI для Forbes, продолжил заниматься наукой при поддержке Google, прошёл стажировку в Facebook AI Research, и в этом году получил финансы от Национального научного фонда США на продвижение к PhD. А его стартап купила более крупная фирма CommonBond.

Здесь самый сложно воспроизводимый момент, как сразу выстрелил вообще самый первый его стартап, а не тридцатый. Судя по всему, они с Келли мутили проекты ещё с 2013-го, но что-то конкретное лишь через три года оформилось. Но даже если бы этот стартап и не удался, всё равно путь Фалкона к успеху эталонный. Самое главное тут, на мой взгляд, о чём я всё время говорю и к чему призываю, что он прежде всего настойчиво двигается в computer science + machine learning, а всё остальное прикладывается попутно.

Как он дошёл до всего этого? Уильям служил на флоте пять лет, ну видимо с 18-20 лет, был травмирован, потом поработал в финтехе, и где-то с 23-25 лет круто взялся за изучение мобильного программирования (Objective C и Java) и одновременно за прикладную математику, начал учиться в Колумбийском универе. Затем добавился Python/ML, затем на полгода он погрузился в JavaScript, и сейчас 50% времени он занимается математикой, и 50% времени Python/ML. Попутно выучил C++ и SQL конечно.

И теперь например, вместо того, чтобы изучать веб-фреймворки, он их пишет сам:

https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning

До топового уровня в ML, включая и математику, ему хватило всего пяти лет.

Вы понимаете качественное отличие в таком мышлении, в таком подходе к жизни и к программированию и у Арви, и у Уильяма, от "всю жизнь пилить веб под линукс/игры в юнити за зп 50т"?

Источник: github.com

Комментарии: