Как меняя IT-продукт влиять на всю индустрию
Распространение искусственного интеллекта в экономике привело к созданию новых рабочих мест. Число компаний в мире, которые создают позицию руководителя отдела искусственного интеллекта, по данным LinkedIn, за последние пять лет увеличилось более чем в три раза. Учитывая всеобщую цифровизацию и проникновение ИИ во все сферы жизни, потребность в специалистах, умеющих эффективно использовать новые технологии, будет только расти, уверен Альмир Давлетов, разработчик крупной технологической компании. Он сделал карьеру в IT-индустрии от разработчика обучающих игр для школьников в России до главного инженера-программиста компании LeetCode из американского штата Калифорния. Он рассказал о том, как добиться успеха в компаниях, которые находятся на передовой новых компьютерных технологий, и почему надо изучать искусственный интеллект.
Альмир, вы разрабатываете решения на основе искусственного интеллекта для крупнейших компаний мира. Скажите, насколько глубоко технология ИИ проникла в бизнес?
- Применение искусственного интеллекта в современных компаниях не дань моде, а уже необходимость. Человек в силах обработать огромное число документов, товаров, операций, но потратит на это очень много времени. А по сути это – рутинная работа, с которой эффективнее справится робот. Такие решения помогают бизнесу выстраивать прогнозы, оптимизировать процессы. По своему опыту вижу, что ИИ применяют очень широко. Например, для сети американских кофеен я разработал модель прогнозирования спроса на продажу хлебобулочных изделий, чтобы минимизировать ненужные затраты и увеличить доходы от продаж. Для крупного завода, который производит детали для таких компаний, как Ford, BMW и Mercedes, я оптимизировал коммуникацию, создав приложение по типу Uber, с интеграцией технологий машинного обучения для эффективного распределения заказов.
Машинному обучению вы посвятили статью, опубликованную в авторитетном журнале «Инновации и инвестиции». Какую цель вы перед собой ставили в этой научной работе?
- Простыми словами, машинное обучение – это наука о том, как «научить» компьютеры усваивать информацию и принимать решения. Причем этот процесс совершенствуется непрерывно. Моя цель заключалась в том, чтобы изучить возможные трудности в процессе внедрения машинного обучения в коммерческую эксплуатацию. Я рассмотрел существующие примеры успешного использования ML-технологий (Machine Learning – «машинное обучение»), определил факторы, которые тормозят их развитие. Я хотел облегчить работу другим разработчикам, отчасти потому, что это новое развивающееся направление и прикладных систематизированных знаний в свободном доступе не хватает. По этой же причине провожу консультации для пользователей в области машинного обучения, в частности, для обработки документов и оптического распознавания текста. Это помогает в любом секторе, где большой документооборот: финансы, здравоохранение, логистика, ретейл и так далее.
По вопросам машинного обучения к вам сейчас обращаются за консультациями коллеги со всего мира. А десять лет назад вы начинали в IT в Казани с фриланса и затем работали ведущим специалистом в ряде известных международных компаний. Как удалось покорить Америку?
- Я устроился в казанский офис международной IT-компании Provectus с надеждой на командировки в США, где находились основные клиенты компании. Мне тогда поручили создание социальной сети, хотя я раньше никогда этим не занимался. Руководство было приятно удивлено, насколько быстро я справился с задачей, и меня включили в проект компании по регулированию спроса и предложения электроэнергии в различных штатах и городах США. Уже через полгода после приема на работу мне предложили отправиться в зарубежную командировку. Можно сказать, что с этого и началось мое покорение Америки.
Но вы не только сами вышли на американский рынок, а привели туда всю команду Provectus. Более того, вас назначили на одну из руководящих позиций. Как это происходило?
- Работая в Provectus, я установил множество полезных связей в США. Кроме того, я периодически брал заказы на международной бирже фриланса. На выполнение одного из проектов отводилось семь дней, я справился с ним буквально за два часа. Оказалось, что это своего рода тест, и в результате я получил предложение о работе на бирже. И тут мне пришла идея, что мы можем перейти туда всей командой и такое сотрудничество окажется более выгодным, в чем я и убедил менеджера, отвечающего за подбор персонала. Такой подход оценило и руководство моей фирмы, поэтому меня назначили первым техническим менеджером в компании. Собственно, эту должность создали для меня, чтобы я управлял командой, общением с клиентами и развитием проектов.
В 2022 году в Калифорнии вы – уже специалист с большим опытом в разработке и управлении людьми – присоединились к команде известной онлайн-платформы LeetCode. Хотелось бы узнать о ней из первых уст.
- LeetCode - это сегодня главная платформа для подготовки к техническим собеседованиям. Большие компании, вроде Google, Apple, Amazon и другие используют ее как базу задач на собеседованиях. А инженеры, соответственно, только там и тренируются. Вообще, LeetCode - это настоящий феномен: как слово «гуглить» стало синонимом поиска в интернете, так слово «литкодить» стало означать готовиться к техническим собеседованиям.
А как вы применяете в новой работе свой опыт в области ИИ и машинного обучения?
- Хоть сейчас я отвечаю за всю продуктовую разработку, этот опыт оказался очень кстати. Я внедрил несколько решений, связанных с ИИ, которые кардинально изменили как продукт, так и внутренние процессы. Так, я построил платформу сбора данных и интегрировал большие языковые модели, которые в сочетании с историческими данными дали компании конкурентное преимущество, позволив генерировать новый высококачественный контент. Также я интегрировал модель машинного обучения, которая во время конкурсов анализирует поведение пользователей, их код, и находит нарушения, в том числе плагиат. Это очень помогает поддерживать высокий уровень репутации компании.
Сегодня вы работаете главным инженером-программистом. Это техническая должность. Трудно было перестраиваться с управленческой позиции?
- Ничуть! Признаюсь, я начал скучать без программирования. Управленческая деятельность тоже по-своему интересна, но в душе я инженер. Мне по-настоящему нравится быть инженером, находиться в «поле» и решать задачи вместе с командой. Роль инженера не просто техническая, тем более на такой позиции. Она дает возможность делать оригинальные разработки, внедрять инновации. Не исключено, что когда-нибудь я захочу снова испытать себя в роли управленца. Однако в данный момент я полностью наслаждаюсь тем, чем занимаюсь.
Как вы считаете, когда изучение ИИ станет ключевым для построения успешной карьеры в IT?
- Уже становится. Искусственный интеллект – гибкая технология, позволяющая решать сразу множество задач. А машинное обучение – ее подраздел, где основное внимание уделяется разработке алгоритмов, которые могут «обучаться» на данных. Сегодня компании не представляют своего будущего без ИИ, нейросетей, поэтому работы для IT-специалистов хватит на годы и десятилетия. И быстрее построит карьеру тот, кто будет с нейросетями на «ты» и сможет эффективно проходить технические собеседования. Поэтому не забывайте литкодить!
Автор: Иван Жуков