「製品を開発するとき、チームのアイデアが最も重要だと思います。」

こんにちは、こんにちは！ Newprolabの同窓生との一連のインタビューを続け、データサイエンスへの移行のストーリーについて話します。 ストーリーは異なり、キャリアパスの変更や、新しい知識が現在の問題の解決にどのように役立つかについて考えている人にとって興味深いものになります。 私たちは最近、MTSのプロダクトオーナーであるYana Charuyskayaに会いました。 ヤナは、彼女がどのようにビッグデータに到達したか、どのように専門的に成長したか、彼女の知識と経験に加えて彼女の友人に与えた彼女のお気に入りのプロジェクトを思い出しました。 彼女はMTSの職場環境、チームが行っているプロジェクト、夢、将来の計画などについて話しました。



-やな、あなた自身とあなたの経歴について少し教えてください。



-私の名前はYana Charuyskayaです。MTSのプロダクトオーナーです。 私はビッグデータ分野に興味があり、約2年間それをやっています。 私の話について簡単に言えば：私はビジネス情報学の経済学部を卒業し、6年間勉強し、その後心理学者として1年間勉強しました。 私はITコンサルティングで4年間働いていましたが、そのうち3人は主に大手銀行のデータウェアハウジング、データマート、ビル管理レポートに従事していました。 コンサルティングの最後の年は、機械学習と予測分析でした。 現在、私はMTSでプロダクトマネージャーとして働いており、6人のチームがあり、成長しています。近い将来、さらに7人を雇います。一般に、会社も拡大しており、現在MTSには150人以上のビッグデータスペシャリストがいます。スタッフはほぼ2倍です！）。 私のチームと私は同時にいくつかの製品を開発していますが、現在は実装の異なる段階にあります。R＆Dの段階にある製品もあれば、生産の段階にある製品もあります。







-仕事をビッグデータにリンクすることにしたのはなぜですか。



-ある時点でファッショナブルで面白いものになりましたが、私にとっては難しくて理解できない分野でした。 もちろん、私は大学のC＃プログラミング言語に行き、その理論的基礎を少し理解しましたが、自分でプログラミングしたことはありませんでした。 ITコンサルティングの仕事に就いた後、たくさんのSQLスクリプトを書きました。 しかし、Python、ニューラルネットワーク、プログラミング言語でプログラムを記述したり、予測モデルを構築したりするものは、私にとって本当に理解したかった奇妙な単語のセットでした。 それは私にとって挑戦でした、そして、私は試してみたかったです。 それはすべて、Pythonのいくつかのサイトをインターネットで見つけたという事実から始まり、簡単な問題を訓練して解決し始めました。 どうやらそれが判明したように思えますが、何かが欠けていました。 ガウス法を使って任意の線形方程式を解くためのコードを書いたPythonの家庭教師を見つけました。 この問題は約1か月間解決しました。 確かに、それは私にとってひどく判明しました。多分、先生はあまりよくなかった、私は知らないのですが、私は最終的に自分で決めました。



家庭教師の失敗した経験の後、私はコースに参加するオプションを検討し始めました、私はインターネット上のプログラム「ビッグデータスペシャリスト」を見つけました、私はこれがまさに私が必要としていたことを非常にうれしく思いました：3ヶ月間機械学習を行い、知るための素晴らしい機会ビッグデータを展開するための多数のシステム。 私にとって、オンライントレーニングは間違いなく最適な選択肢ではありません。コンピューターで一人で家に座っていないことが重要です。同僚。 したがって、私は自分でNewprolabを選択しましたが、後悔はしていません。



当時、私はデータウェアハウスを開発していましたが、私にとっては少し退屈で、新しいエリアに移りたかったのですが、その時点ではそのような可能性はないと言っていましたが、彼は大規模な銀行の分析を完全に閉じることを提案しました。 プログラムの通過中に、私はまだ機械学習をしたいことに気づきました、私は面接、仕事を探しているようでした、私は2つのオファーを得ました。 私は彼らと一緒にリーダーのところに来て、データサイエンスを勉強したいので、去ると言います。 それから彼だけが社内でそのような機会を提供してくれました。 別のエリアに移動するための条件の1つは、彼のアナリストチームの放棄でした。 私は一人にされた、それは大変でした。 ほとんどの場合、プリセールスに従事していました。つまり、モデルを作成するためには、まずクライアントを見つけ、このモデルを販売し、作成し、保護し、支払いを受けなければなりませんでした。 しかし、これらは一度限りのアクティビティであり、チームを獲得することはできません。専門知識はあまりありませんでした。 製品のほとんどは商用であり、オープンソースソリューションは実質的に使用しなかったため、PythonもSparkも必要ありませんでした。モデルは主に、従来の応答モデルを構築するための商用ソリューションを使用して構築されました。 データサイエンスの分野でより多くの専門知識を獲得し、興味深い製品を作成し、専門家の大規模なチームで仕事をしたかったという事実により、私は再び仕事を探すことにしました。



-MTSにどのように関与したかについて詳しく説明します。 優秀なスペシャリストを維持する方法とその方法を教えてください。



-もちろん、それは価値があり、それを保持するのではなく、すべての条件を作成して

彼らはとどまりたかった！ ビッグデータ市場には多くの優秀な専門家がいないため、チーム内で友好的な雰囲気を維持することに多くの時間を費やしています。 私たちは多くのことを伝え、アイデアや印象を共有します。 また、一緒に会議に参加して知的なゲームをプレイします（たとえば、「何？どこ？いつ？」）。 私はすべての人に面白いパズルを与えて、彼らのダウンロードを見て、過労がないようにします。



-そして、最初はプロとしてどのような困難に直面しましたか、どのような課題を克服しなければなりませんでしたか？



-最大の課題はプログラミング言語でした。私は数学者であり、変数の割り当て、クラスの構築、継承、ポリモーフィズムなどの異なるロジックをプログラミングするためです。 プログラミングが私のものではないという事実から、私は自分でHSEに戻ることにしました。 最大の困難の1つは、コードを記述できるという心理的障壁を克服することでしたが、これは私にとって問題ではありません。 一般的に、それほど多くの困難はなく、多くの質問がありました。 Newprolabのクラスメートと、データサイエンスとビッグデータに関するさまざまな会議で出会った将来の友人の両方に、これらすべての質問に答えた友人がたくさんいたことは良いことです。 また、質問をすることができるSlackのOpen Data Scienceと、問題について話し合うことができるData Scienceの朝食もあります。 一般的に、データサイエンスは現在活発に開発されており、彼らは非常にオープンで支援する準備ができているため、困難があれば簡単に克服できるように思えます。



私は、データサイエンスの分野の新規参入者を含め、この分野に参入するかどうかを疑う人々と多くのことを話します。 彼らは一生涯何らかの分野で働いており、データサイエンスに興味を持っていますが、何かを変える価値があるかどうか、彼らは恐れています。 人生を変えて夢に行きたいなら、これは非常に現実的だと思います。 私はプロモーターから始め、Auchanで働き、ヨーグルトを宣伝し、その後数学の家庭教師になり、3年間（あるいはそれ以上）家庭教師に従事しましたが、それは何らかの収入をもたらしますが、必ずしもそうではないことに気付きました。 私は経済学者としてリース会社で働きに行きましたが、ITはありませんでした。Excelはせいぜいそこにあり、マクロも書いていませんでした。 私は別の領域に自分自身を見つけようとしました（実際、私の教育にもっと関係があります）-私はコンサルティングに行き、貯蔵施設に従事していました。 それから、リポジトリは疲れてしまい、再び私は次に行く場所の選択に直面しました。 私の専門的な活動の変化に関連したこのような段階的なステップで、私はビッグデータに来ましたが、それは全く後悔していません。 この分野を理解するために、私は時間とリソースを費やす準備ができていました。 モチベーションがあれば、すべての障害を簡単に克服し、望むものを達成できると思います。 繰り返しますが、恐れる必要はありません。



-優れた人生の位置とあなたの物語は、必要に応じてすべてが可能であるという事実の素晴らしい例です。 データサイエンスに行きたい人に戻って、あなたは恐怖に加えて、他に何が止められると思いますか？ あなたは多くの人と話します。おそらく彼らはあなたと共有します。



-主なもの-「私は経験がなく、準備ができておらず、何も知りません。」 私自身の経験からすぐにお話しします。Newprolabのコースに行き、そこで2週間勉強しましたが、データサイエンスの分野では、良い給与を得るために2つの申し出がありました。 2つの申し出、そして私はまだ勉強していた！ 私はこの分野で仕事をしていませんでした。ほんの少しのPythonを教えていましたが、今はちょうどコースを受講し始めました。 雇用主のもとに来て、今このプログラムで勉強していると言いました。6月8日に終わります。私はこの分野で開発する意欲があり、データウェアハウスで関連する経験があります。 企業は私を連れて行く用意ができていました。 現在、市場は非常に狭く、データサイエンティストは非常に少ないため、企業は通常、人々を成長に連れて行きます。 彼らがあなたに可能性を見出したら、彼らはそれを開発する準備ができています。



結局のところ、あなたの知識を活気づけるために、非常に多くの異なるトレーニングリソースがあります： Coursera 、 EdX 、 Udacity 。 統計を知らなくても、線形代数、数学、プログラミング言語を知らず、まったく何も知りません。あなたの無知のそれぞれに、すべてを理解するために迅速かつ迅速に取れる特定のコースがあります。 そして、「私には経験がない」というものはありません。主なものは、動機、資源、エネルギーです。 そして、もしあなたがそれを望むなら、時間があると思います。



Data Scienceによると、今では多くのオンラインコースが離婚し、どこでもコンテキスト広告がいくつかのコースで、次に他のコースでポップアップ表示されます。 そして、彼らの費用はかなり大きいですが、私は初めてコースのサプライヤー会社を見たり聞いたりします。 一般に、これはもちろん誇大宣伝であり、実際には何も提供しない質の低いコースがたくさんあると思います。







-観察から：初心者と経験豊富なデータサイエンティストの両方が真に高度な資格を持つスペシャリストになるには、多くの場合、どのソフトスキルとハードスキルでは不十分ですか？ 何を探すべきですか？



-多くの場合、全社規模でモデルを実装するための十分な実践的スキルがありません。対象分野を理解し、作業に正しく優先順位を付けることが重要です。 タスクに多くの時間を費やすべきではありません。その結果は会社にプラスの効果をもたらさないでしょう。 データサイエンティストは、社内外の同僚に製品の結果を提示するコミュニケーションスキルを身に付けることも奨励されています。 ハードスキルについては、用語の理解を深め、モデル構築の数学的基礎を理解し、さまざまなタイプの機械学習タスクにモデルを使用する場合を知ってもらいたいと思います。 創造性と想像力は、問題を解決するための新しいアプローチを開発するためにも非常に重要です（データストアにメトリックを追加する、特定の方法で構造を変更する、または別のクラスのモデルを使用する）。



-あなたが行ったデータサイエンスの分野のプロジェクトについて詳しく教えてください。



-最初に、コンサルティングで行ったことを簡単に説明します。 さまざまな分野でプロジェクトがあり、部門はそれほど大きくなく、さまざまなタスクに従事していました。 私の最初の仕事は、ロシアの大手銀行のローン商品の対応モデルに関連していました。 モデルは成功し、肯定的な結果が得られました。私は商用ソリューションを使用してそれを行いました。 このモデルの実装のおかげで、ビジネス要件の調整、モデルの構築と製造、および品質の評価とスケジュールの設定に関するあらゆる作業を行うことができました。 私の過去の会社は主に銀行セクターを専門としていたため、主に銀行向けのモデルを作成しましたが、他の分野（保険や小売など）も試しました。 その時までに、私はこれらのプロジェクトにデータサイエンティストとしてだけでなく、マネージャーとしても参加しました。 サブジェクトエリアを制限することはできません、どのサブジェクトエリアでもすぐに理解できるように思えます。 ITコンサルティングがこのような柔軟性を与えてくれたことを非常に嬉しく思います。



-覚えておいて特に嬉しいプロジェクトはありますか？



-はい、1つあります。ロシアの大規模な銀行での最初のプロジェクトです。非常に友好的なチームがあり、データウェアハウスをゼロから構築し、その開発に携わり、レポートを作成しました。 とてもクールな製品でした。 私たちは多くの経験を積み、素晴らしいチームを作りました。 私たちは長い間さまざまな企業に散らばっていましたが、それでも積極的に関係を維持しています。 おそらくこの銀行で見つけたでしょう。



-いいね。 MTSに移りましょう。 なぜ正確にそれらですか？ 何がそんなに面白いことをするために提供されましたか？ あなたとあなたのチームは今どのような課題に直面していますか？



-まず、ビッグデータの巨大なチームにMTSに魅了されました。ビッグチームは、いつでも相談できる専門家の集まりで、ITコンサルティングではありませんでしたが、非常に不足していました。 非常に経験豊富なリーダーと複数のデータサイエンティストがいましたが、彼らの経験では問題を解決するのに十分ではなかったことは明らかです。 大まかに言えば、標準的なタスクセットがあり、専門知識がなかったため、このタスクセットから逸脱しないようにしました。 MTSを選んだのは非常にうれしいことです。現在150人以上の従業員がいますが、年末までに70％成長したいと考えています。 これはとてもクールで、経験を伝えたり共有したりするのが好きです。新しい血は絶対に痛くないと思います。



第二に、ここには幅広い技術のスタックがあり、オープンソースを使用しています：Python、Spark、Hive、Kafka-ビッグデータの分野で人気のあるすべての流行語。 商用ソリューションもありますが、それには触れず、モデルを構築しません。 Newprolabプログラムでこのスタックに精通し、その後MTSで知識を統合できたことは素晴らしいことです。



加えて、もちろん、興味深いタスク、興味深い製品。 顧客はほとんどが国内ですが、一部の製品は持ち出されています。 私たちのチームにはいくつかの領域があります。戦略的であり、現在私たちにお金をもたらさないモデルの実装に関係しています。 今年の財務結果を示すはずの商業プロジェクトがあります。 私はR＆Dチームで働いており、将来的にMTSの改善に役立つ製品の販売に取り組んでいます。



私のチームと私は今3つの製品を持っています。 1つ目は、各加入者のレベルでのNPS（顧客ロイヤルティインデックス-著者注）の予測を含む、さまざまな連絡先での加入者のサービス品質の評価です。 MTSブランドを推奨する準備ができているかどうかを理解するために、すべてのサブスクライバーに対して毎月実施するアンケートを実施しています。 0-誰にも推薦する準備ができていない、10-準備ができて積極的にやっている。 これらの推定値を収集し、加入者が調査を行った場合に提供する評価を予測し、この評価に影響を与える可能性のある理由も確認します。 すぐに修正することができます。 これが最初の製品です。



2番目の製品は音声分析に関連しています。 ここでは、これまでR＆Dのみで、音声分析のタスクの1つは、コールを分析して自動的に分類するために、コンタクトセンターへのコールによる音声のテキストへの認識です。 現時点では、これはオペレーターによって行われ、メッセージの主題は常に十分に正確であるとは限りません。



おそらくビッグデータ会議で3番目の製品について後で説明します。

チームは非常にクールであり、私たちは皆が快適に過ごせるように在宅勤務の雰囲気を維持しようとします。 私はチームのすべてのメンバーの意見を聞き、全員がアイデアを共有します。 製品を開発する際には、チームのアイデアが最も重要だと思います。 一般的に、私たちは最もクレイジーなアイデアを実装しようとしています。



-クレイジーなアイデアの例を挙げてください。



-私の声による製品はそう始まったようです。 NPSを実行し、サブスクライバーの評価を分析した後、「コールセンターへの音声通話を分析できないのはなぜですか？」と尋ねられました。 サブスクライバーに、記録および分析できることを警告します。 私たち自身はそれらに耳を傾けませんが、機械加工のおかげで、そこから電話のトピックを引き出して顧客サービスの品質を向上させることができます。



具体的な例を挙げるのは難しいです。実際に何かをテストし、何かを実装し、どこかで最適化しようとする瞬間です。 また、さまざまなソリューションを試し、多くのサプライヤーが私たちのところに来て、最新のテクノロジーを提供しています。 パイロットと一緒に過ごし、結果を見てください。



-あなたは間違いなくMTS以外のいくつかのオプションを検討しました。 雇用主を選ぶとき、あなたにとって何が重要ですか？



-会社の開放性は私にとって重要です。 私は同僚やリーダーと相談し、恐れを分かち合うことができ、彼が理解し、実践的なアドバイスを提供できることを知っています。 会社の評判は私にとって重要です。 もちろん、興味深いアイデアがあればスタートアップに行く準備はできていますが、一般的に、会社の評判は私にとって重要です。 私はMTSで働くのが好きです。私たちはロシア最大のオペレーターです。 開発の機会も重要だと思います。MTSは、スピーカーとしてもリスナーとしても、さまざまな会議への参加を奨励しています。 社内コースがあります。これは非常にクールです。仕事の最後の場所でこれが十分になかったからです。



柔軟な勤務スケジュールと最小限の官僚主義が私にとって重要です。 MTSには、官僚主義はほとんどなく、大量の紙を書いておらず、ConfluenceとJiraを通じてすべてのドキュメントを維持しています。 生産段階では、何らかの技術仕様を作成する必要があることを理解していますが、一般的には、ドキュメントを作成し、承認プロセスも作成します。 快適さも好きです。ジャケットとタイトな靴を履く必要がないように、快適な服装が重要です。







-「ビッグデータスペシャリスト」ではプログラムの1位、「ディープラーニング」ではプロジェクトの3位になりました。 質問：これはあなたの忍耐力/おそらく優秀な学生の複合体です。あなたがそれを持っているかどうかを知りません/学習への真剣なアプローチ/単なる事故ですか？



「おそらくそれはすべて一緒です。」 私には目標があり、それに行きました。 できるだけ早く機械学習に飛び込みたかったのです。 もちろん、仕事と組み合わせることは困難でした。特に、実験室での作業やコースプロジェクトを行い、各レッスンに時間通りに行ってテストを書き、ポイントを少し増やしました。 おそらく、私は優秀な学生の小さな複合体を持っていますが、何かがうまくいかなくても心配することはありません。 仕事をするときはうまくやろうとしますが、うまくいかなくても動揺しません（少なくとも最善を尽くしました）。 私たちには非常にクールで反応の良いグループがあり、プログラムのシックなコーディネーターがすべての質問に答えてヒントを与えたので、真剣な意図と少しの幸運も助けたと思います。 彼は何をすべきかを直接書きませんでしたが、彼は私を正しい方向に正しく導きました。 時間がなかったために期限を変更したこともあり、これは次の研究室を通過するのに役立ちました。誰も引き継がないとすでに思っていました（最も難しい）。



そして、「Deep Learning」では、おそらく幸運でしょう。 コースは1週間のみで、金曜日には最後から2番目のレッスンがあり、土曜日には最後のレッスンがありました。 そして、今週の金曜日の講義で、私は、最新のグリッドの1つを試してみることにしました。 Kerasで利用可能なトレーニング済みグリッドの比較分析を見て、最適なものを選択し、少し試してみました。 全員が勉強している間に、私はXceptionを起動しました。これにより、最大の結果が得られ、2人の男の子に一晩中この結果を破らせました。 このメッシュのインストールにはいくつかの問題がありましたが、すぐに解決され、私たちが学んでいたPythonでは動作しないと感じました。 しかし、私はそれをしました、そして、みんなは私の結果を殺すために一晩中しようとしたので、私は3位にいます、そして、最初ではありません。 しかし、私はよく眠り、気分よく証明書の提示に来ました。



-将来のあなたの考えや計画は何ですか？ さらに何を学びたいですか？ どのようなスキルと知識が不足していますか？



-私は現在、プロダクトオーナーです。この方向でさらに発展したいと考えています。 まず、人前で話すスキルを多くの聴衆に伝えたいです。 みんなが私を見ると心配になるし、テキストを忘れてしまうので、最初にこのスキルを高めたいです。 私は8月にソチで開催されたMTS会議で話をしました。 これは多くの聴衆に対する私の最初のスピーチでした。 私はテキストを書き、それを教え、紙片で話しに出かけ、そこから何かを読み、何かを言って、とても心配していました。 私は片手にマイク、もう片方にプレゼンター、そして紙片を持っていました。 その結果、紙は落ち、誤ってプレゼンテーションをオフにしました。 少しぎこちなかったが、みんな私と一緒に笑った。



第二に、人材管理の分野で管理能力を開発する予定です。 この分野で学ぶべきことが常にあることは間違いありません。



Newprolab では 、「 データエンジニア」 、「ディープラーニング」、「ビッグデータスペシャリスト」の3つのコースを受講しました。 アナリストとして働いた経験のおかげも含めて、チーム内のすべての人が何をしているのかがわかりました。 タスクを正しく設定できます。 いくつのタスクが実行されるかを理解しています。 これは大きなプラスです。良い結果を達成できると確信しています。



-伝統的に、質問はロシアだけでなく世界のビッグデータ/データサイエンス業界のチーム、個人に関するものです。 あなたにインスピレーションを与えてくれる人、あなたの仕事をフォローしている人はいますか？



-言うのは難しいです。 私にはある種のメンタリティ、性格があり、より実用的な人であるように思えます。問題があり、それを解決しようとしています。 製品の実装について質問がある場合は、インターネットまたはarxiv.orgで記事を見つけ、最も興味深い記事をチームと共有します。 また、朝食のためにデータサイエンスに行き、経験を交換し、会議やコースを聴き、多くの専門的な文献を読みます。 私がフォローしている、または更新を常にフォローしている特定の人はいませんが、私に興味があるトピックがあり、それらを議論する準備ができています。 Newprolabのクラスメート、会議で出会った人々、職場でも話をすることができますが、データサイエンティストとデータエンジニアの大規模なチームがあります。



-プロの夢はありますか？



-私は5年間心理学に興味があり、専門コースを卒業し、心理学グループで研究し、個人療法を受けました。 私は心理学と機械学習の交差点に興味があります。 おそらく将来、時間があれば、人々が自分の感情をよりよく理解し、適切な判断を下すためのタイムリーなアドバイスを提供できるような製品を作成できるでしょう。 一般に、人間の心理学に基づいて、日常生活の中で人々を助けるモデルを作成することは、将来的には興味深いでしょう。 これがどれほど現実的かわかりませんが、本当にやりたいです。



-すごい。 あなたはすでに1つのリソースについて言及しましたが、多分あなたがあなたの余暇に読む他のいくつかの興味深い専門のブログ、電報チャンネルがありますか？



-私は電報でデータサイエンスチャットルームに座っていますが、多くの新人や、取り上げられていない深いトピックがあります。 Slackのように、電報にはODSチャネルがあり、すべてのニュースを読むことができます。 友人が率いるいくつかのチャンネルとニュースフィードに登録しました-グリシャサプノフ、コリャマルコフ、ペティアエルマコフなど。 そして、私は本当にチャンネルをフォローしていません。 何か必要な場合は、arxiv.orgのgithub、 stackoverflowで検索します。