Интервью

Как машинное обучение внедряется на промышленных предприятиях, кто в этом достиг наибольших успехов и какие примеры использования уже есть, мы узнали у Романа Чеботарева (convex). Роман — архитектор ML и директор по внедрению в компании «Цифра». Он 11 лет занимается внедрением умных технологий класса Machine Learning и Artificial Intelligence. Последние несколько лет Роман специализируется на ML/AI в промышленности.


Расскажите о своем профессиональном пути

Свой профессиональный путь я начал с машинного обучения (хотя тогда такой термин еще массово не использовался) для задач компьютерного зрения. Я разрабатывал различные модули для систем видеоаналитики: детекторы скоплений людей, детекторы дыма, счетчики объектов. Тогда еще они планировались как охранные системы будущего поколения — сейчас они используются повсеместно.

Потихоньку от анализа изображений я перешел в анализ данных вообще. Я уже работал в компании «КРОК», куда пришел разработчиком, а уходил руководителем практики машинного обучения. Большую часть опыта я получил именно там и в основном мы решали задачи, связанные с прогнозированием различных количественных величин в будущем. Больше задач было в ритейле — машинное обучение тогда было наиболее востребовано у заказчиков именно в этой сфере. Мы решали задачи прогнозирования спроса для оптимизации логистики. Таких задач было достаточно много в разных сферах: от фуд-ритейла до автомобильных заправок.

Потом серьезный интерес к машинному обучению начал формироваться со стороны промышленных предприятий. В какой-то момент я с партнерами решил организовать собственный стартап — Theta Data Solution. Мы сделали 6 проектов и больше 10 пилотов за год для промышленных предприятий, а потом нашу компанию приобрела компания «Цифра», где я сейчас работаю директором по внедрению в департаменте AI. По сравнению с первоначальной командой стартапа мы сильно расширились: сейчас в нашем AI-tribe (как мы себя называем) больше 30 человек.

Раньше сервисы вроде Badoo называли сайтами для знакомств. Но теперь это определение как-то не вяжется с образом передовой IT-компании с офисами в Москве и Лондоне, высоченными зарплатами и высокотехнологичным стеком. Поэтому Badoo предпочитает нейтрально-сглаженное — «крупнейшая в мире социальная сеть для встреч с новыми людьми».

Судя по оценке работодателя, которую Badoo получили на «Моем круге», сотрудники выше всего оценивают в этой компании социальный пакет, интересность задач и комфортность условий труда.

Мы постарались узнать, есть ли в разработке дейтинга что-то особенное. Или это все та же универсальная agile-машина, которая доставляет счастье пользователю, чего бы пользователь ни хотел.

О своей работе рассказал Иван Бирюков, руководитель мобильной разработки в Badoo. Заодно мы узнали, как живется разработчикам дейтингов в Лондоне, и что за технологии помогают нам встречать новых людей.

Взял интервью у Максима Корыстова. Он к 25 годам успел поработать преподавателем в университете, разработчиком в ВК, Zenefits и Facebook. Получилась небольшая история успеха простого парня из Оренбурга, который для меня стал мотиватором.

Интервью с Марком Павлюковским, создателем обучающего компьютера-конструктора Piper. Как он переехал из Украины в Америку, чуть не погиб в Африке, закончил Принстон, бросил докторскую в Оксфорде и сделал продукт, который похвалили Сатья Наделла и Стив Возняк.



В середине октября венчурный фонд Sistema_VC проводил конференцию Machine Teaching, где собрались основатели образовательных стартапов, чтобы обсудить технический прогресс.

Специальным гостем был Марк Павлюковский, основатель Piper. Его компания делает конструктор-компьютер, игрушку, которая с помощью проводов, микросхем и Minecraft учит детей программированию и инженерному делу. Пару лет назад Марк успешно прошел с «Пайпером» Kickstarter, несколько инкубаторов в Кремниевой долине и поднял около 11 миллионов долларов инвестиций. Сейчас он участник рейтинга перспективных предпринимателей до 30-ти лет Forbes, а игрушка лежит дома, например, у Сатьи Наделлы и Стива Возняка.

Сам Марк — бывший студент Принстона и Оксфорда. Он родился в Украине, в детстве переехал с мамой в США. В нескольких интервью Марк рассказывал, что не считает себя выдающимся — просто парень, которому повезло. А то, что не повезло другим — несправедливо. На третьем курсе учебы, он движимый этим порывом полетел в Африку, где чуть не умер.

Когда только собираешься выйти на новую работу, хочется в деталях представлять себе, что тебя ожидает. В этом посте я расскажу, как обычно строится первый рабочий день и первые недели в нашей команде, а также упомяну несколько мифов об Авито.

Мужики в наших выпусках уже порядочно намужичили, и затронули, кажется, все проблемы со всех сторон. Некоторые доотвечались до того, что следующие 10 вопросов им могли задать уже в ФСБ (фу такими быть, товарищи запрещальщики).

Но еще мне интересно было послушать о вещах, о которых вы, пацаны, вряд ли задумывались. Как, например, вернуться в профессию после декрета. Или как продолжать изучать технологии, если полдня приходится таскать ребенка по садикам.

Поэтому, когда я недавно говорил с Алиной Ануфриевой (allinne) об ИП в Германии, задал ей и привычные уже нам 10 вопросов.

Нейросети, блокчейны, ИИ, летающие машины, самозавязывающиеся шнурки — все это, конечно, круто, но в самый большой трепет меня повергает мысль об идеальном нейроинтерфейсе. Размышления о работе мозга и устройстве сознания обычно заводят в самые жесткие тупики, религиозные споры и плодят триллионы домыслов. Поэтому я решил поискать человека, который знает о работе с мозгом и нейроинтерфейсом непонаслышке.

Мой собеседник — Александр Смирнов (Bioalex), основатель минского стартапа CleverPoint.

В юности он выучился на врача, получил диплом хирурга. После университета пошел на кафедру биологической химии и защитил кандидатскую диссертацию. На тот момент Александр начал свой бизнес — производство стоматологических имплантатов — и занимается им уже 20 лет.

Со школы его хобби было программирование. Друзья, с которыми он ходил в компьютерный кружок, остались на всю жизнь — сейчас они все серьезные инженеры. Вместе с ними, шутки ради, Александр и решил сделать носимый нейроинтерфейс, не отстающий от профессионального медицинского оборудования. Шутка зашла далеко, и теперь это амбициозный технологический стартап.

Перед разговором я попытался понять, для чего именно применяется их продукт. Целей оказалось подозрительно много. Какие из них главные — мысленное управление девайсами? Контроль за состоянием мозга? Исследования, сбор данных?

В итоге наш разговор, как и шутка со стартапом, зашел слишком далеко. Мы залезли не только в мозг, но и в противоречивые этические проблемы, и в будущее, где человечество, кажется, ждет пара-тройка нелегких испытаний.

«СКБ Контур» — одна из крупнейших и старейших ИТ компаний в России. В конце октября ей исполняется 30 лет, количество всех сотрудников перевалило за 8 тысяч.

По оценкам, собранным на сервисе оценки работодателей «Моего круга», в июле 2018 «Контур» разделил первое место с «Яндексом» среди компаний-тяжеловесов.

«Контур» основали в Екатеринбурге, когда город еще назывался Свердловском. Но ИТ тогда и ИТ сейчас — две разные сферы. Все развивается со скоростью света, наследие и масштабы не всегда помогают в конкуренции.

Поэтому мы попытались разобраться, какой «Контур» на самом деле — древний динозавр или передовая технологическая компания — и поговорили с Александром Голубевым, отвечающим за разработчиков в компании.

Как-то так вышло, что почти все восемь выпусков мы говорили с офисными разрабами, и не опрашивали, каково живется на фрилансе. Сегодня, наконец, исправляем. Рассказывает Денис Казаков (nrcpp). Он написал первую программу в 14 на Pascal, а в университете разработал свой С++ фронт-енд компилятор и сорвал статьей про это кармический куш на Хабре.

Куш пореалистичней он взял на Upwork — 60 выполненных проектов и кругленькие суммы (ну, для меня) в графе полученных денег. Но под катом никакого хвастовства и мотивашек в духе «вы тоже можете». Наоборот — рассказ про горький для опытного фрилансера офисный опыт.

Тема идеального кода нередко вызывает полемику в среде матерых программистов. Тем интереснее было заполучить мнение директора по разработке Parallels RAS Игоря Марната. Под катом его авторский взгляд по заявленной теме. Enjoy!

Александр Савсуненко шесть лет занимается созданием интеллектуальных систем, два из которых — в качестве старшего научного сотрудника Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук. Он разрабатывал интеллектуальные системы для анализа ДНК, работы с изображениями, маркетинга.

Сейчас Александр руководит AI Lab в Skylum Software, где занимается графическими редакторами на базе нейросетей. Мы спросили, какими из созданных сервисов он особенно гордится и зачем использовать нейросети в A/B-тестировании.

Что может быть нелепее, чем заблудиться по пути на интервью с картографическим стартапом. Но о своих конфузах я достаточно ныл в прошлой статье — в этой будут только важные вещи.

Напомню, на прошлой неделе я начал писать о дронах на стройке и поговорил с Дмитрием Королевым — одним из четверых основателей TraceAir, сервиса, который с помощью дронов, фотограмметрии и аналитических алгоритмов пытается изменить строительную индустрию. Как и другие его собеседники, я ошибочно думал, что в центре дизайна стартапа — дроны. А оказалось, нечто совсем другое.

Помните, три года назад один парень написал сверхпопулярную статью, как он от скуки делал игры в армии. Это Анатолий (oWart), выпускник НИУ «МЭИ». Сейчас ему 27, он живет в Смоленске, работает инженером-конструктором, растит двухлетнюю дочку. В новом выпуске 10 вопросов программисту его ответы — что не так с космосом, ракетостроением и работой на заводе, и почему спецы по электронике мечтают о вебе.

В конце сентября Дмитрий Королёв — один из основателей компании TraceAir — прилетел из Сан Франциско в Москву на ежеквартальный сбор раскиданной между городами и странами команды. TraceAir разрабатывает сервис для больших строек, ведет съемку с беспилотников, делает фотограмметрическую модель ландшафта и с помощью аналитических алгоритмов помогает и советует, как строить лучше. Среди проектов — многомиллиардные нефтеперерабатывающие заводы и целые жилые кварталы в Кремниевой Долине.

Мы договорились о встрече, и я, признаюсь, занервничал. Большая стройка, бизнес в Америке, аналитика и инженерия — «наверное, серьезные дяди», думаю. Представил, что приду в офис на вершине бизнес-многоэтажки, с панорамными окнами в пол, длинным столом для совещаний в середине. И встречать меня там будет киношный босс в костюме за 4 тысячи долларов, сурово и целеустремленно глядящий на муравейник под ногами.

Чтобы как-то соответствовать, откопал в шкафу старые брюки со свадьбы, кожаные ботинки, рубашку поприличнее. Впервые в жизни все поутюжил с утра. Пришел по адресу и увидел, что ожидал — улица с высоченными отелями, на территорию один за другим заезжают черные мерседесы, у шлагбаумов жмутся от холода мужики в бушлатах.

И я не уверен, что был готов к такому уровню.

Митохондрии – «энергетические станции» клетки, потомки древних симбиотических бактерий. Они сохранили небольшой фрагмент бактериального генома, кодирующего тринадцать генов, нужных для функционирования митохондрий. Большинство иных генов перешли в ядро клетки в процессе эволюции, так как митохондрии становились всё более интегрированными в клетку. К сожалению, митохондриальная ДНК более подвержена повреждениям, чем ядерная, и некоторые формы повреждений могут приводить к мутациям и сбоям в работе митохондрий. Мутантные митохондрии быстро захватывают клетку, вытесняя их функциональные версии в процессе клональной экспансии. Затем эта клетка становится экспортером свободных радикалов, что приводит к целому ряду возрастных патологий. Перекисные липиды, например, являются причиной атеросклероза.

В середине сентября мы встретились с руководителем школы креативного мышления ИКРА. Вряд ли в 1998 году программист Василий Лебедев мог предположить, что 20 лет спустя директор ИКРЫ Василий Лебедев будет сидеть на кухне собственной школы и давать интервью о креативной методологии. Методология CRAFT и одноименная книга рассказывают о том, как создавать рабочие идеи. Но чтобы понять, почему они получились именно такими, пришлось отмотать все к самому началу.

Антон Рубановскому (tunikov) 29 лет, он из Питера. Еще три года назад Антон был нулёвым гуманитарием-раздолбаем, и в поисках денег попал в ИТ. «Последние несколько лет моей жизни проходят в погоне за знаниями. Надеюсь, что когда-нибудь наступит момент, когда я смогу выдохнуть и сказать: «ну все, я — программист!».

Антон начал с фронтенда, потом полез в серверную часть, изучил Django и написал на нем первый сайт. «Это немного приблизило меня к самоощущению программиста, но осталось много всего другого, что я не знал. Например, незакрытый гештальт по Java (начинал свое обучение я именно с него, но потом как-то незаметно перешел в веб). Я сдал экзамен в Oracle и стал лучше понимать принципы ООП. Но выяснилось, что этого мало — теперь планирую сдавать OCP и, возможно, Java EE».

За относительно короткий срок Антон успел побывать фронтендером, бэкендером и мобильным разработчиком, освоить ФП, поработать и в продуктовых компаниях, и в аутсорсных корпорациях. Сейчас он Senior Developer в Luxoft.

В августе @eyeofhell, voldar и их коллеги по сообществу MoscowPython начали записывать подкаст Python Junior. Это — расшифровка избранных моментов одного из выпусков.



Валентин Домбровский: Ты ведешь Telegram-канал addmeto. Говоришь про всякое прекрасное будущее, технологии и так далее. Какую роль Python будет играть в этом всем, на твой взгляд?

Григорий Бакунов aka bobuk: Очевидно, куда двигается все программирование. Мы чем дальше, тем ближе к Lego.

Программирование все больше похоже на составление кубиков. Python с самого начала создавался как идеальный клей для таких готовых блоков.

И поэтому Python сейчас так и рванул.

Человек создал космические корабли и синтетические аналоги живых тканей, но так и не смог воспроизвести разум. Что препятствует этому сегодня: недостаток компьютерных мощностей, отсутствие подходящих алгоритмов… Или непонимание того, что есть разум как таковой? Василий Мазин, разработчик универсального искусственного интеллекта в лаборатории Mind Simulation, рассказал о современных подходах к разработке ИИ, методах обучения виртуальных личностей и немного — о философских аспектах симуляции разума.


Василий Мазин, директор по научным исследованиям лаборатории Mind Simulation.

Подкасты — один из наших любимых форматов, и с ростом популярности платформ с голосовым управлением и помощников вроде Алисы он начинает возвращать к себе внимание аудитории.

Специально для этой подборки мы нашли лучшие англоязычные подкасты о звуке и аудиотехнике, но начнем мы этот дайджест с короткого рассказа о подкасте с экспертами Аудиомании.