Как россиянка создала метод машинного обучения, которым пользуются Netflix и Aviasales |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-08-11 11:23 После университета Анна Вероника Дорогуш поработала в Microsoft, Google и «Яндексе». В последнем она создала библиотеку машинного обучения CatBoost, ее скачивают около 100 тыс. раз в неделю. «Афиша Daily» поговорила с Анной Вероникой о профессии, жизни в США, сексизме и об отличиях IT-индустрии в Америке и России. О детстве и университете Я выросла в Москве в семье математиков, но из четверых детей только я пошла по их стопам. С детства нравилось все, что связано с этой наукой. При этом я училась в гуманитарной школе с уклоном на немецкий язык, там была слабая математика, и она давалась мне легко. Быстро решала задачи и думала, что это врожденный талант и меня ждет Нобелевская премия. В школе я не разбиралась, куда можно поступить, поэтому единственным вариантом для меня был МГУ, где я выбрала факультет вычислительной математики и кибернетики. Первый курс дался мне тяжело. Многие однокурсники были хорошо подготовлены, мне было сложнее, но я догнала их примерно через год. Поэтому считаю, что детей нужно учить математике с младшей школы. Я не знаю другой страны, где такое же сильное техническое образование, как в России. У нас действительно много математических школ, после которых можно рассчитывать на хорошую карьеру. Про программирование я узнала уже в университете. Оно понравилось мне, потому что дает возможность создавать что?то с нуля. Это творческая область, в которой нужны все математические знания — абстрактное мышление, логика, теория вероятностей, статистика. Обычно тебе не объясняют, как они могут пригодиться на практике. А когда ты приходишь в программирование и начинаешь решать сложные задачи, математика очень помогает. О ШАД После университета я случайно попала в Школу анализа данных (бесплатная двухгодичная образовательная программа для IT-специалистов. — Прим. ред.). Очень люблю ее и считаю, что обязана ей всем в жизни. Тогда меня интересовала теория вероятностей, и бывший однокурсник посоветовал сходить на лекцию Альберта Ширяева (профессор МГУ и заведующий кафедрой теории вероятностей. — Прим. ред.) в ШАД. Но ее заменили семинаром Евгения Бурнаева (заведующий лабораторией интеллектуального анализа данных. — Прим. ред.) — он очень интересно рассказывал и задал много задач на дом. Мне тоже разрешили решить их — так я стала ходить на курс. А весной сдала вступительные экзамены и начала учиться полноценно. ШАД — уникальное место в России, куда стоит постараться попасть. Там хороший преподавательский состав, сильные студенты, и можно получить знания, которые помогут устроиться на любую работу. © Из личного архива О США Параллельно с ШАД я устроилась в компанию ABBYY. Там я проработала восемь месяцев. Потом мне как выпускнице МГУ стали приходить письма с приглашениями на собеседования от разных компаний. Мне написали из московского офиса Google, а потом подтвердили мою кандидатуру, но я выбрала Microsoft. На тот момент я думала, что переезд в Америку — очень крутой и логичный шаг для развития в профессии, и переехала в Сиэтл. Штат Вашингтон, как и Кремниевая долина, крупное место, где собраны все IT-компании мира. В Microsoft мы писали внутреннюю систему для экспериментов с машинным обучением. Она использовалась в поисковике Bing для автоматизации процессов, в частности для сортировки поисковой выдачи. Там я проработала примерно два года, а потом решила вернуться домой. Я получила хороший опыт, но все близкие остались в России, и было неудобно общаться с ними из?за большой разницы в часовых поясах. Сейчас я понимаю, что это было правильное решение с карьерной и профессиональной точки зрения. В Штатах, конечно, есть как плюсы, так и минусы. Обычно в крупной компании вроде Microsoft или Google тебе дают не очень крупную задачу с небольшим импактом. Там непросто вырасти до того, кто принимает важные решения. Ты просто делаешь задачи и не задумываешься, действительно ли они нужны и полезны. В «Яндексе» и других российских компаниях, если ты хорошо работаешь, то растешь гораздо быстрее. У меня так и получилось. Пришла в «Яндекс» разработчицей и довольно быстро стала руководительницей группы. Не могу представить, что в Microsoft получилось бы так же вырасти за такой короткий промежуток времени. На момент, когда я увольнялась из Microsoft, я выбирала между «Яндексом» и московским офисом Google. Мне нравились оба предложения, но устроилась в Google, потому что там предложили зарплату чуть выше. Тогда это были равноценные варианты, так как я плохо понимала разницу между работой в локальном и главном офисе. Московский офис Google был маленьким разработческим центром. Обычно в такие приходят не самые важные и интересные задачи, поэтому есть много ограничений карьерного роста. После закрытия московского офиса я пошла в «Яндекс», где оказалась в центре событий. © Из личного архива О работе в «Яндексе» Сейчас я руковожу группой, которая занимается инструментами для машинного обучения. Они используются в «Яндексе» и открытом программном обеспечении. Эти технологии широко распространены и применяются в разных сферах. Моя команда пишет инструменты и библиотеки для поисковой системы, «Дзена», персонального ассистента Алисы, беспилотников и других проектов. Когда я пришла в «Яндекс», у них была внутренняя технология машинного обучения «Матрикснет». Я начала развивать ее, и через несколько лет работы мы с командой сделали библиотеку CatBoost — моя гордость, лучшая в своем классе. При помощи нее в «Яндексе» строится поисковая выдача, прогноз погоды, рекомендации музыки и кино, фильтрация спама, предсказание пробок и многое другое. Летом 2017 года мы выложили CatBoost в открытый доступ, сейчас ее устанавливают порядка ста тысяч раз в неделю и используют в компаниях по всему миру, включая Netflix, Careem Taxi, Cloudflare, Aviasales. Создавать новое в IT — одна из основных компетенций, и для меня важно иметь пространство для развития и творчества. В «Яндексе» каждый может разработать новую технологию или создать продукт, в том числе воспользовавшись уже имеющимися наработками. Еще есть формат экспериментов: если у тебя появляется идея, вы с коллегой можете создать прототип, прийти в комитет [экспериментов], защитить идею и получить поддержку и финансирование. О сексизме в профессии Безусловно, сексизм существует, но по своему опыту и опыту близких скажу, что гораздо острее стоит проблема с домогательствами. Например, в школьные годы многие девочки сталкивались с тем, что их трогали в метро. К сожалению, бывают преподаватели, которые позволяют лишнее, и никто не борется с этим в России. Но я не сталкивалась с домогательствами и сексизмом на работе или в университете. Мне кажется, что программирование — очень честная сфера, где ценятся только знания и умения. Пол не имеет значения, если ты хороший специалист. Были те, кто пытался доказать мне, что мужчины умнее женщин или женщина не может быть хорошим руководителем. Но я не слышала ничего подобного на работе. Карьерный рост был достаточно быстрым, и никто не вставлял палки в колеса и не лишал ничего просто потому, что я женщина. © Из личного архива Об отличиях Америки и России В США есть больше вариантов для работы. Если ты программист, то можно выбрать Кремниевую долину или штат Вашингтон. Там есть несколько компаний-гигантов, организации поменьше, много стартапов — просто бесконечное разнообразие. У нас выбор меньше, и большинство талантливых людей собираются именно в «Яндексе». Есть, наверное, другие места, но их немного. В России, в частности в «Яндексе», можно быстрее получить повышение, если ты действительно много работаешь и показываешь успехи. В Штатах гораздо сложнее. Также есть разница в оплате труда: в России нужно дорасти до большой зарплаты, а в Штатах достаточно быть начинающим специалистом . После переезда из России жизнь сильно изменилась с финансовой точки зрения. Я смогла ходить в рестораны и снимать квартиру рядом с офисом. Если ты закончил университет в Америке и устроился на работу, то у тебя сразу будет все это. Но расходы там тоже выше. О личной жизни Я много работаю, но не могу сказать, что мне не хватает времени на себя. У меня примерно пять тренировок в неделю, они помогают жить по графику. Хочу развивать свою команду, расти сама и увеличивать область ответственности. Но в течение нескольких дней у меня появится ребенок, и будет небольшой перерыв в работе. Не знаю, насколько это правильная позиция, но сейчас у меня есть возможность бесплатно с точки зрения карьеры уйти в отпуск и заниматься не только ребенком, но и подтянуть вещи, которые я хочу развивать. Источник: daily.afisha.ru Комментарии: |
|