WiMLDS Member Spotlight-ը մի վայր է, որտեղ մենք նշում ենք զարմանալի կանանց մեր բազմազան համայնքի ձայները՝ փորձառու փորձագետներից մինչև երիտասարդ մասնագետներ և վերջերս շրջանավարտներ:

Եթե ​​ձեզ դուր է գալիս այս գրառումը.

  • Կապվեք Շրուտիի հետ Twitter-ով, պատասխանեք նրա հարցին ստորև, կամ պարզապես ծափահարեք՝ ձեր գնահատանքը ցույց տալու համար :)
  • Տեղեկացրեք մեզ, թե ինչպես կարող ենք ապագա լուսարձակներն ավելի համապատասխան դարձնել ձեզ համար: Ո՞ւմ հետ կապվենք և ի՞նչ հարցեր տանք:

Ուշադրության կենտրոնում՝ Շրութի Շարմա

Ինժեներական մենեջեր, շերտագիծ
դերանուններ՝ նա, նրա, իրը

Ինչո՞վ եք զբաղվում։ Ինչպե՞ս եք բացատրում ձեր աշխատանքը ձեր ոլորտից դուրս գտնվող մարդկանց:Ես աշխատում եմ որպես ինժեներական մենեջեր Machine Learning թիմի համար Identity արտադրանքի Stripe-ում: Նրանց համար, ովքեր դուրս են տեխնոլոգիաներից, ես սահմանում եմ մեքենայական ուսուցումը որպես տեխնոլոգիա, որը թույլ է տալիս համակարգիչներին նայել տվյալներին և սովորել դրանցից օրինաչափություններ, ինչը իր հերթին օգնում է մեզ կանխատեսումներ անել, երբ համակարգիչը ապագայում տեսնի նոր տվյալներ: Իմ թիմը պատասխանատու է Stripe-ի նոր ինքնության արտադրանքի համար մեքենայական ուսուցման համակարգերի և մոդելների ստեղծման համար: Stripe Identity-ն օգնում է առևտրականներին թվային կերպով ստուգել իրենց հաճախորդների ինքնությունը խարդախության, կարգավորող և վստահության և անվտանգության նպատակներով:

Ինչպե՞ս հայտնվեցիք DS & ML-ի մեջ: Ո՞րն էր ձեր ուսուցման գործընթացը:Ես իմ մագիստրատուրայի ընթացքում կենտրոնացել եմ պատկերների մշակման և համակարգչային տեսողության վրա: Որպես դրա մի մաս, ես սովորեցի մեքենայական ուսուցման որոշ ասպեկտներ, ինչպես նաև ասպիրանտուրայում:

Ինչպե՞ս ստացաք ձեր առաջին աշխատանքը DS & ML-ում: Ավարտական ​​դպրոցն ավարտելուց հետո ես աշխատանքի ընդունվեցի VSCO-ում՝ օգտագործելու իմ պատկերների մշակման և համակարգչային տեսողության հմտությունները լուսանկարների խմբագրման գործիքներ ստեղծելու համար: Այդ աշխատանքից մի քանի տարի անց ընկերությունը մեծացնում էր մեքենայական ուսուցման իրենց թիմը, և ինձ առաջարկեցին ներքին փոխանցում կատարել այդ թիմ: Դա հիանալի հնարավորություն էր մեքենայական ուսուցման մեջ մտնելու և ոլորտի մասին նոր բաներ իմանալու համար՝ միևնույն ժամանակ օգտագործելու իմ ունեցած հմտությունները:

Ինչպիսի՞ն է ձեր աշխատանքային օրը: Ինչի՞ վրա եք ամենից շատ ժամանակ ծախսում ձեր օրվա ընթացքում: Իմ օրվա մեծ մասը բաղկացած է հանդիպումներից և մարդկանց հետ զրուցելուց: Այն ներառում է 1:1-ներ՝ ուղղակի հաշվետվություններով, հանդիպումների պլանավորման, տեխնիկական քննարկումների, ինչպես նաև գործընկեր թիմերի և շահագրգիռ կողմերի հետ հարաբերությունների կառուցում/պահպանում: Ես նաև վերանայում եմ տեխնիկական նախագծային փաստաթղթերը և/կամ կատարում եմ հարցումները՝ համոզվելու համար, որ հետևում եմ այն ​​նախագծերին, որոնց վրա աշխատում են իմ թիմակիցները: Երբեմն, ես փորձում եմ որոշ ժամանակ գտնել նաև կոդ գրելու համար, որպեսզի շարունակեմ զարգացնել իմ տեխնիկական հմտությունները:

Ո՞րն է ձեր DS/ML գործիքակազմը: Ո՞րն է քո սիրելի գործիքը: Գործիքը, որն ամենաշատն եմ օգտագործել, TensorFlow-ն է: Դրա բաց կոդով բնույթը և համայնքի աջակցությունը մեծ է: Հաշվի առնելով ստեղծողների, ինչպես նաև համայնքի ներդրողների ներդրումները, այն անընդհատ բարելավվում է, և դրա օգտագործման փորձը դառնում է ավելի հաճելի: Նրանք վերջին մի քանի տարիներին ակտիվորեն ներդրումներ են կատարել Keras-ի աջակցության մեջ, որպեսզի այն շատ ավելի հասանելի դարձնեն սկսնակների համար:

Ի՞նչ չեն սովորեցնում քեզ դպրոցում. ի՞նչն է քեզ ամենաշատը զարմացրել կարիերայիդ առաջին տարիներին: Դպրոցում մեծ նշանակություն է տրվում նոր բաներ կառուցելուն: Իրական կյանքում, ML ինժեներները կարող են բերել այնքան մեծ արժեք՝ կրկնելով իրենց մոդելները կամ բարելավելով այն համակարգերը, որոնց վրա աշխատում են: Համակարգերի օպտիմալացման արժեքը սովորելը, ուրիշների աշխատանքի վրա հաջողությամբ կառուցվելը և իմանալը, թե երբ չպետք է ինչ-որ բան կառուցել զրոյից, այն էր, ինչ ես ստիպված էի հարմարավետ զգալ իմ կարիերայի առաջին մի քանի տարիներին:

Ինչպե՞ս եք մենթորներ գտնում: Ինչպե՞ս եք խնդրում մենթորություն: Ես բավականաչափ բախտ եմ ունեցել գտնելու մենեջերների իմ կարիերայում, ովքեր վերածվել են ցմահ դաստիարակների: Ես շարունակում եմ իմ հարաբերությունները մենեջերներիս մեծ մասի հետ, նույնիսկ եթե մենք այլևս չենք աշխատում նույն ընկերությունում և խորհուրդ ենք փնտրում, երբ կարիերայիս մեծ որոշումներ ունեմ կայացնելու: Մենթորներ գտնելու մեկ այլ միջոց է այն, որ իմ մենեջերները կապեն ինձ իրենց ցանցի հետ և ծանոթացնեն ինձ այն ոլորտի մարդկանց հետ, ովքեր կարծում են, որ ինձ համար օգտակար կլինի հարաբերություններ կառուցելու համար:

Ի՞նչ եք անում ինտենսիվ աշխատանքային օրվանից հետո լիցքավորվելու համար: Ինձ դուր է գալիս կարդալը, արշավը, լուսանկարչությունը և թխում: Ինձ համար լիցքավորման լավագույն միջոցը էկրաններից հեռու որոշ ժամանակ անցկացնելն է:

Որո՞նք են այն փոքր բաները, որոնք ձեզ ուրախություն են պատճառում: Կարողանալ ականջ դնել, երբ ինչ-որ մեկին դրա կարիքը կա, դա փոքր ժեստ է, բայց կարող է մեծապես նպաստել ինչ-որ մեկի օրն ավելի լավը դարձնելու գործում: Ես ուրախություն եմ գտնում դա անելով ուրիշների համար. բարեբախտաբար ինձ համար, դա նաև որպես մենեջերի իմ աշխատանքի մի մասն է, ինչը նշանակում է, որ ես պատրաստ եմ ուրախություն գտնել նաև իմ աշխատանքում:

Կա՞ որևէ բան, որի մասին ուզում էիք հարցնել WiMLDS-ի անդամներին: Ինձ միշտ հետաքրքրում է լսել, թե ինչն է մարդկանց գրավել դեպի ML/DS դաշտ և ինչն է նրանց ոգևորում մնալով:

Ո՞րն է ձեզ հետ կապ հաստատելու լավագույն միջոցը: Ինձ կարող եք գտնել Twitter-ում՝ @curioushruti

Լսելու համար ավելի շատ կանանց մասին, ովքեր կիսում են իրենց նորամուծություններն ու հմտությունները մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության ոլորտում, միացե՛ք Meetup-ի մեր խմբին և հետևե՛ք Bay Area WiMLDS-ին Twitter-ում և LinkedIn-ում: Դուք կարող եք նաև հետևել WiMLDS Global-ին՝ մեր մայր կազմակերպությանը, նաև Twitter-ում և LinkedIn-ում:

Պատրաստեց՝ Ելենա Սեմեյկո