Ataccama растет, как и возможность использовать ИИ и машинное обучение для расширения возможностей нашей платформы. Исследовательская группа Ataccama по искусственному интеллекту стоит за многими интеллектуальными возможностями нашего продукта. Мы встретились с Ричардом, нашим исследователем ИИ, ответственным за обнаружение аномалий, чтобы рассказать нам больше об ИИ в Атаккаме и, в частности, о поиске аномалий в сложных данных. В связи с недавним ростом нашего бизнеса наши клиенты стали задавать все больше и больше вопросов о качестве данных и о том, как мы можем помочь им убедиться, что их данные верны и надежны.

Ричард, привет! Для начала расскажите, что привело вас в Атаккаму.

Начнем с самого начала. Я закончил магистратуру по искусственному интеллекту в Праге и решал, что делать дальше. Мне нравилось решать сложные проблемы и находить ответы на сложные вопросы, так что это было моим главным мотиватором. Прежде чем закончить магистратуру в Праге, я также провел год в Техасе, где впервые начал заниматься исследовательской работой в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Итак, я знал, что мне это нравится, и я также хотел больше узнать, каково это жить за границей, и получение докторской степени казалось идеальным сочетанием.

Я решил получить докторскую степень в Англии из-за прекрасных университетов, к тому же это не так далеко от Чехии. Я подал заявку и получил полную 4-летнюю стипендию. Моя стипендия позволила мне сосредоточиться исключительно на исследованиях, хотя у меня также была возможность передавать знания посредством преподавания. Я воспользовался этой возможностью, чтобы улучшить свои навыки презентации и научиться понятно излагать сложные идеи, что оказалось очень полезным в моей нынешней роли. В Великобритании я научился думать о проблемах и определять их. Я понял, что при проведении исследований все начинается с правильных вопросов, что часто бывает непросто. Только тогда мы можем начать искать решение.

После защиты докторской диссертации я решил, что хочу применить полученные знания и опыт в более бизнес-ориентированной среде. Поэтому здесь я был, я начал свое путешествие с Ataccama, где я сосредоточился на области обнаружения аномалий.

Как такой подход к решению проблем привел вас к обнаружению аномалий? Что вам особенно нравится в обнаружении аномалий?

Мне нравится, что это легко определяемая проблема, имеющая большое влияние и высокую потенциальную ценность для бизнеса. Широкий круг людей может понять, что мы делаем. Проблемы искусственного интеллекта иногда трудно объяснить, может быть трудно понять, почему мы должны заботиться о них. С другой стороны, область обнаружения аномалий кажется достаточно ясной даже для неспециалистов по ИИ. Ищете аномалии, ищете что-то необычное? Это очень легко объяснить. Так что это одно.

Еще мне нравятся все уровни сложности. Вы можете начать с очень простых методов, где вы просто ищете среднее значение и видите, не слишком ли оно далеко от среднего. И вы отмечаете это как аномальное. Но, конечно, вы можете пойти глубже, и у вас могут быть гораздо более сложные данные, где вам действительно нужно использовать расширенные методы. И вам нужно глубже подумать об обнаружении потенциальных аномалий в таких более сложных данных. Вам также необходимо знать об ограничениях ваших моделей ИИ и о том, насколько возможна их реализация для нашей платформы. Это то, что мне нравится, вам нужно убедиться, что ваше решение работает от начала до конца, и убедиться, что это правильный подход к решению проблемы.

А в Ataccama вы находите весь спектр задач, которые делают его таким увлекательным?

Я думаю, что мы подходим к этому. Сначала нам нужно было построить инфраструктуру, потому что, когда я пришел в Ataccama, на платформе Ataccama One практически не было обнаружения аномалий. Поэтому нам нужно было сначала создать структуру, и мы фактически создали ядро ​​ИИ с нуля. Сначала было много инженерных работ. Тем не менее, мы использовали ИИ в нескольких областях нашей платформы, и теперь мы начинаем решать проблемы высокого уровня, которые требуют новых инновационных решений и современных алгоритмов ИИ. Прямо сейчас мы сталкиваемся с довольно сложными проблемами, например, как найти аномалии в высокоструктурированных данных. Возможно, потребуется обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени, и это необходимо делать быстро. В конечном счете, мы хотим всесторонне информировать пользователей о том, что с данными что-то не так, и в идеале предлагать, как это исправить.

Поскольку Ataccama растет, вам нужна помощь в этом от вашей команды. К какому человеку вы бы хотели присоединиться? Каким должен быть ваш идеальный новый коллега?

Нам определенно нужны умные люди. Но также нам не нужен однонаправленный ум. Нам не нужны люди, которые супертехнари, но не могут толком донести информацию, поэтому идеальный кандидат может всесторонне поговорить со всеми членами команды и хорошо объяснить идеи. Кто-то, кто может сформулировать проблему, которую мы пытаемся решить, предложить эффективное решение, а затем сделать результат презентабельным. Поэтому мы ищем творческих людей с аналитическим складом ума, которые могут предложить умные и инновационные решения, а затем объяснить результаты и последствия для команды. Проще говоря, нам нужны люди, которые могут полностью взять на себя ответственность за свою работу.

И когда вы найдете этого человека и пройдете первые пару раундов, как вы сможете его завоевать? Что такого интересного в вашей команде, что они захотели бы присоединиться к вам и работать с вами?

Мне нравится свобода расставлять собственные приоритеты. Это единственное, о чем я немного беспокоился, когда переходил из академической среды в деловую. Потому что в академических кругах, конечно, одним из основных преимуществ академических исследований является свобода в определении проблем и областей ваших интересов. Вы можете работать над чем угодно — сначала вам нужно убедить нескольких человек, что это хорошая идея, но часто это преодолимое препятствие, которое нужно преодолеть. Однако у меня сложилось ощущение, что в какой-то степени это относится и к Атаккаме.

Когда вы работаете над чем-то, что вам нравится — и я надеюсь, что большинству людей это нравится — здорово иметь возможность влиять на продукт. И убедить более ориентированных на бизнес людей, что это хорошая идея. Сначала у вас может быть только приблизительное представление, и вы не знаете, сработает ли дизайн или нет, и есть ли в нем какая-то ценность для бизнеса, но вы можете очень легко связаться с дизайнером, или консультантом, или вообще кем угодно, и они помогут вам уточнить его. Вы представляете свою идею и можете сразу же начать над ней работать. Вы получаете некоторую обратную связь, а затем уточняете ее. Вы очень близко ко всему сквозному процессу. Допустим, вы что-то проектируете — через пару месяцев вы сможете увидеть это на платформе. И вы быстро получаете обратную связь, обратную связь о том, как пользователи и клиенты действительно ее используют. Я тоже думаю, что это что-то отличное. Вы не просто чувствуете себя винтиком в огромной машине — вместо этого вы действительно чувствуете, что имеете прямое влияние на продукт.

Каковы ваши планы на будущее? Каким вы видите развитие команды, продукта, компании и куда, в каком направлении?

Список наших клиентов быстро растет. Поэтому, как компания, мы также быстро растем — недавно мы увеличили численность персонала более чем в два раза до более чем 390 человек. Мы определенно хотим продолжать идти по этому пути, поэтому большое внимание уделяется масштабированию всего. Это касается и обнаружения аномалий, а также любых других функций платформы. Это означает, что мы будем получать больше данных от большего количества клиентов. Расширение наших возможностей обнаружения аномалий для поддержки огромных объемов данных — это большая задача — и еще большая возможность.

Мы заинтересованы в обнаружении аномалий на всех уровнях нашего процесса обработки данных. Иногда бывает интересно увеличить масштаб и выполнить обнаружение аномалий на уровне записи, непосредственно на данных, или вам может понадобиться уменьшить масштаб и сделать это на уровне метаданных, например различные статистические данные о таблицах или столбцах данных. Таким образом, вы можете выполнить обнаружение аномалий всего процесса обработки данных. Конечно, есть много проблем, которые различаются по сложности, поэтому есть много возможностей для разработки более продвинутых и более сложных методов обнаружения аномалий. Именно поэтому нам нужно развивать команду.

Мы также пытаемся перейти к взаимодействию с пользователем. Изучить их поведение и соответствующим образом адаптировать алгоритмы, потому что, конечно же, одна из вещей, связанных с обнаружением аномалий, заключается в том, что оно весьма субъективно. Что-то аномальное может означать разные вещи для разных людей. Я думаю, что путь для нас заключается в том, чтобы персонализировать алгоритм для разных типов пользователей, узнать, чего они на самом деле хотят, и предоставить богатые и точные результаты.

Еще одна большая проблема заключается в том, чтобы выйти за рамки простого обнаружения аномалий и перейти к их исправлению вместе с клиентом. Наша цель не просто найти испорченные данные — в конце концов, мы хотим их исправить. Здесь я вижу огромную возможность для нашей платформы действительно почувствовать себя интеллектуальным совместным инструментом, который может вести пользователя и подсказывать, что делать, чтобы добиться наилучших возможных впечатлений.

Давайте немного сменим тему и поговорим о личном: теперь мы знаем, что вы путешествовали и учились по всему миру. Итак, на скольких языках вы на самом деле говорите?

На этот вопрос очень сложно ответить, я параллельно учу и забываю разные языки. Помимо английского, разумеется, я много лет изучал французский. Затем я прожил год во Франции, изучая французский язык, так что вы можете себе представить, что к концу я свободно говорил. Однако, приехав из Франции, я больше не изучал французский язык и медленно, но верно начал его забывать. Когда я жил в Техасе, я выучил испанский язык - я учился в Эль-Пасо, прямо на границе с Мексикой, так что это была прекрасная возможность интенсивно изучать испанский язык с массой случаев, чтобы использовать его на практике. Два года назад я начал изучать итальянский язык, так как у меня много итальянских друзей и мне очень нравится культура и сама Италия. Я не чувствую, что у меня есть какой-то особый талант к языкам, но мне нравится изучать их и благодаря этому узнавать о других культурах. Также это помогает мне активировать другие части моего мозга после работы. :)

Что вам больше всего понравилось изучать? Почему?

Мне очень нравится итальянский, после того, как вы начнете его учить, вы сможете довольно быстро вести базовую беседу. Также мне очень помогло то, что я знал некоторые другие романские языки раньше, поэтому я мог быстро начать базовое общение со своими итальянскими друзьями. Также мне нравится его звучание и то, что произношение довольно легкое, по сравнению, например, с французским. :)

Если бы вы могли только кататься на лыжах или только на велосипеде, что бы вы выбрали? Почему?

Это зависит от сезона, очевидно. Я всегда занимался разными видами спорта, например, зимой катался на лыжах или коньках. Пару лет назад мы начали кататься на лыжах с друзьями, в основном в Альпах, что мне очень нравится. Это дает вам настоящее чувство свободы, когда вы можете достичь совершенно недоступных вершин в красивой природе без каких-либо людей в поле зрения. Конечно, на всякий случай стоит взять с собой лавинный спасательный набор. :) Когда становится теплее, я люблю бегать или кататься на велосипеде. Я тоже занимался скалолазанием. Сейчас мы с друзьями любим кататься на виа феррата, в основном в Доломитовых Альпах. Итак, чтобы ответить на ваш вопрос, я бы выбрал один в зависимости от сезона.

Ливерпуль и Эль-Пасо кажутся двумя разными мирами. Что вам больше всего понравилось в каждом из них? А что вам понравилось меньше всего?

Они действительно были другими. Я жил в Эль-Пасо год и в Ливерпуле 4 года. Мне очень понравилось и я получил много опыта от обоих. Я был по программе обмена в Эль-Пасо, учился в университете, а также работал там научным сотрудником. Эль-Пасо — очень интересное место, прямо на границе с Мексикой, точнее с Сьюдад-Хуаресом, куда мы приезжали много раз. Поэтому в Эль-Пасо прекрасно сочетаются американская и мексиканская культуры, что мне было очень интересно. Я прекрасно провел время там, я много путешествовал и встретил много хороших людей. Одна из лучших вещей в Эль-Пасо — это погода, здесь всегда солнечно, всего несколько пасмурных дней в году с 1 или 2 днями дождя. Однако летом может быть очень жарко.

С другой стороны, в Ливерпуле, очевидно, очень дождливо, а солнечных дней не так много. Я работал над докторской диссертацией в Ливерпуле, где в основном занимался исследованиями, но также преподавал и проводил информационно-просветительские мероприятия для разных аудиторий, чтобы рекламировать университет. Ливерпуль — отличный город с самыми дружелюбными людьми, всегда готовыми пообщаться с вами. Правда, что поначалу было довольно сложно, так это акцент — в Ливерпуле говорят на скоузе, к которому нужно было время привыкнуть.

Какое ваше любимое место в мире?

Я был в нескольких интересных местах, и многие из них мне очень понравились, но я всегда чувствовал, что Чехия — это мой дом. Я встречал много чехов, которые чувствовали то же самое, даже после многих лет за границей они в конце концов вернулись. Так что если бы мне нужно было выбрать место, это была бы Чехия, где у меня семья и друзья. Кроме того, чем больше стран я посещал, тем больше я понимал, сколько у нас здесь удивительных мест, и что есть много вещей, за которые мы должны быть благодарны.

Заинтересованы в обнаружении аномалий и решении новых задач? Присоединяйтесь к команде Ричарда!

Взгляните на открытые вакансии на нашем портале вакансий и найдите для себя лучшую вакансию!