oktech: Entretien avec Data Sense # 4

Une décennie touche à sa fin, et sans exagération, on peut dire que l'une des principales tendances de ces dix années a été l'adoption généralisée de l'analyse des données. De la conception d'avions à la fabrication d'acier, de l'appel d'un taxi aux mannequins intelligents et aux haut-parleurs parlants. Systèmes de recommandation, vision par ordinateur, traitement du langage naturel, apprentissage automatique, reconnaissance optique des caractères, réseaux de neurones, intelligence artificielle, tous ces domaines d'activité sont fermement ancrés dans le monde des technologies de l'information et il n'y a pas la moindre raison de croire que quelque chose va changer dans un avenir proche. Le public s'attend à ce que la science des données atteigne un nombre croissant de sphères de la vie humaine, les voitures deviendront sans pilote et d'énormes robots humanoïdes de combat garderont les frontières des États.

Quelle était l'industrie avant, que présente-t-elle maintenant et quelles surprises nous attendent à l'avenir. Vous pouvez obtenir des réponses à toutes ces questions le 16 décembre à environ Tech: Data Explain # 4. En prévision de l'événement, nous avons discuté avec des conférenciers du passé et du futur de la science des données. Sous la coupe, vous attendez une mini interview.

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Dites-moi ce que vous faisiez avant Data Sceince?

Arthur Cousin
Avant de me plonger dans la Data Scientce, j'étais chercheur et engagé dans la physique expérimentale dans le domaine de la micro et nanométrie.

Dmitry Bugaychenko
Avant de passer à Data Science, il a travaillé pendant 8 ans dans l'externalisation sur une variété de projets - du développement d'un pilote pour une alimentation sans interruption à la conception de grands systèmes ERP distribués. En outre, il a dirigé son propre projet de recherche dans le domaine de la spécification et de la vérification formelles. J'ai été surpris de constater que de nombreuses techniques de ces domaines peuvent être appliquées avec succès à DS.

Andrey Yakushev
Avant mon travail actuel sur VKontakte, j'étais engagé dans la recherche appliquée à l'école d'études supérieures de l'ITMO dans le domaine des BigData et du même DS, travaillais dans une société Internet sur des services Web «standard» et réussissais à faire un petit travail dans le sens de la géométrie informatique. Tous ces domaines de travail ont donné une bonne expérience et des compétences pour faire un DS complexe maintenant.

Que fais tu maintenant?

Arthur Cousin
Je dirige une équipe qui développe des solutions de vision par ordinateur pour le X5 Retail Group.

Dmitry Bugaychenko
À ce moment précis, j'essaie de comprendre la conception d'un système vaste et complexe et de déterminer comment, dans son cadre, une plate-forme peut être développée pour développer des services de recommandation.

Andrey Yakushev
Maintenant, j'exerce les fonctions de chef d'une équipe qui développe des flux d'actualités en VK et divers systèmes de recommandation. Au travail, je propose des hypothèses pour améliorer le ML, les algorithmes, les technologies et les produits en VK, je propose des solutions, mais les gars de l'équipe eux-mêmes font le travail et élaborent un grand nombre de détails et de nuances.
Je suis également la méthodologie et les conclusions correctes lorsque je réponds à des questions complexes et, en fait, à des recherches sur la façon d'améliorer ces produits VK.

Comment votre travail a-t-il changé au cours des dernières années? Où le focus s'est-il déplacé?

Arthur Cousin
Au cours des dernières années, je me suis glissé sans problème dans un poste de manager. Et si auparavant j'étais intéressé par les modèles et les architectures, les pipelines et les solutions complètes sont maintenant intéressants.

Dmitry Bugaychenko
Nous devons travailler de plus en plus avec les gens et leurs intérêts - pour comprendre quels problèmes une personne a rencontrés et comment ces problèmes peuvent être résolus.

Andrey Yakushev
L'accent est passé de la formation directe de modèles et de la création de systèmes de travail à pile complète à l'élaboration de l'architecture, de Timlid et des tâches du produit.

La chose la plus cool qui vous a frappé en Data Science l'année dernière? 5 ans?

Arthur Cousin
AlphaGo / AlphaStar. Nous vivons à une époque incroyable!

Dmitry Bugaychenko
J'ai aimé la série d'articles avec une réflexion délibérée sur les réseaux de neurones - combien d'énergie est brûlée sur eux, combien d'articles avec des résultats irréproductibles, à quelle fréquence des méthodes plus simples donnent toujours un bon résultat. À plus long terme, le succès de l'apprentissage par renforcement est fascinant. Cette année, les succès de l'IA dans StarCraft - Je regarde avec intérêt les streams de ce jeu, le succès y est beaucoup plus difficile à atteindre que dans les échecs traditionnels et c'est parti.

Andrey Yakushev
Le succès d'AlphaStar, l'anti-battage médiatique croissant contre les neurones (comme il me semble dans mon environnement d'information) a été surpris - je pense qu'il y aura encore beaucoup de choses intéressantes là-bas.
Parmi les domaines proches de moi et les choses plus anciennes, le succès, la praticité et la polyvalence des modèles word2vec et ses variations étaient surprenants.
Dans l'ensemble, le développement en spirale dans les domaines de la connaissance scientifique a toujours été frappant - le retour et l'amélioration d'idées qui étaient déjà travaillées il y a des dizaines d'années.

Dans quel domaine d'application les prochaines percées auront-elles lieu?

Arthur Cousin
Il est difficile de dire où seront les nouvelles impulsions scientifiques. Du point de vue de l'application, il semble que le son et le RL n'aient pas reçu suffisamment d'attention jusqu'à présent.

Dmitry Bugaychenko
Je pense que les prochaines percées seront plus probablement liées aux changements de société provoqués par le développement de systèmes basés sur les données et l'IA.

Andrey Yakushev
Dans les domaines liés à la fourniture d'informations intéressantes et pertinentes à toute personne qui se connecte. Je veux croire que bientôt DS viendra en médecine et changera toute notre vie.

Dans quel domaine pensez-vous que la Data Science deviendra indispensable au cours des 10 prochaines années?

Arthur Cousin
Il me semble que la Data Science pénétrera imperceptiblement dans tous les aspects de notre vie et que les processus dans la société deviendront impossibles sans elle.

Dmitry Bugaychenko
Et dans lequel il ne l'avait pas encore fait?

Andrey Yakushev
Dans tous les domaines avec un nombre d'éléments suffisamment important et où les modèles statistiques commencent déjà à fonctionner.

Veuillez me dire ce que vous devez commencer à faire maintenant afin d'être demandé par un scientifique et dans 10 ans.

Arthur Cousin
Vous devez réfléchir et vous répondre honnêtement: est-il possible d'automatiser mon travail? Si la réponse est oui, alors vous êtes en danger. Sinon, il semble que vous ayez juste besoin de trouver quelque chose qui apporte du plaisir. Sinon, vous ne pourrez pas consacrer suffisamment de temps au travail pour devenir professionnel.

Dmitry Bugaychenko
Organisez votre startup. En fait, je pense que dans le domaine de la Data Science, le même, né ici, l'IA va aussi radicalement tout redessiner. À cet égard, il sera plus facile de s'adapter aux personnes ayant des perspectives et des intérêts larges.

Andrey Yakushev
Je suppose que tout développeur sera capable de faire l'ajustement de base + prédire de sorte qu'il donne 80% du résultat de la tâche. DS deviendra une corvée, tout comme la création de sites de cartes de visite standard. Si vous voulez être en demande, vous devrez soit faire un bon ajustement + prédire, soit combiner d'autres rôles - développeur, analyste, gestionnaire, ...

Les gars, merci beaucoup d'avoir pris le temps de répondre aux questions!

Nous attendons tous ceux qui souhaitent communiquer avec des experts dans le domaine de la Data Science le 16 décembre à leur bureau de Moscou.

Venez, ce sera utile et intéressant!

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