Автор Сапфир Даффи

Сапфир Даффи — младший инженер по искусственному интеллекту в Kainos и директор Женщины, которые кодируют Белфаст. В этом выпуске программы От инженера к инженеру Сапфир встречается с Huiming Qu, старшим директором по поиску, рекомендациям и науке о данных в The Home Depot, чтобы обсудить адаптацию к изменяющимся технологиям, сохранение продуктивности, а также важность разнообразия и инклюзивности в рабочая сила.

Можете ли вы рассказать мне о работе техническим руководителем в Home Depot?

Я возглавляю группу по управлению продуктами и науке о данных в The Home Depot, которая поддерживает поиск на месте, рекомендации и персонализацию для цифровых каналов компании и других аспектов бизнеса, связанных с данными.

Как вы познакомились с машинным обучением?

Мой опыт работы с машинным обучением восходит к прошлому году, когда я защитил докторскую диссертацию. Я специализировался на управлении данными с упором на обработку данных в реальном времени, например, на передачу данных на фондовых биржах, балансируя между скоростью и качеством.

Однако моя последняя докторская степень. Курс был посвящен интеллектуальному анализу данных с профессором Кристосом Фалуцосом из Университета Карнеги-Меллона. Я влюбился в него сразу. Мне нравится анализировать огромные наборы данных и приложения для поиска закономерностей. Моя первая работа в исследовательской компании IBM способствовала развитию моего интереса к интеллектуальному анализу данных в различных приложениях, включая анализ социальных сетей, рекомендательные системы, оптимизацию финансов и управление ресурсами суперкомпьютеров.

Что бы вы сказали о влиянии новых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и сервисная архитектура, на то, как инженеры подходят к созданию продуктов и услуг для пользователей?

Я считаю, что основным преимуществом информатики является автоматизация со скоростью. Теперь мы можем уменьшить трения при совершении покупок и автоматизировать различные задачи, которые раньше клиентам приходилось выполнять вручную. Наша технология сокращает количество шагов в процессе покупки, экономя время клиентов.

Удобство для наших клиентов проявляется по-разному. Например, мы размещаем наиболее релевантные продукты на более высоких позициях на страницах со списками, чтобы клиенты могли легко находить продукты. Кроме того, мы рекомендуем соответствующие продукты или услуги, чтобы помочь клиентам завершить свои проекты. Мы также помогаем клиентам оформлять помещения с учетом стилей и цветов продуктов. Наша миссия состоит в том, чтобы помогать всем нашим клиентам 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, проактивно и беспрепятственно.

Это увлекательно. Как выглядит ваш обычный день и какие навыки и качества вам нужны, чтобы хорошо выполнять свою работу?

Время во время карантина выглядит совсем не так, как раньше почти для всех. Люди берутся за большее количество проектов по благоустройству дома, чем когда-либо прежде, поэтому работа моей команды состоит в том, чтобы сделать их покупки максимально удобными. Нам очень приятно помочь добавить немного счастья, мира и удобства в жизнь людей в это трудное время.

Что касается навыков, я думаю, что самое ценное — это объединение всех с общей целью, независимо от ситуации. Этот навык не уникален для технических специалистов, но является важным элементом лидерства, который требует мотивации людей с особыми талантами идти к одному и тому же месту и в одном темпе. Ничего не получится, если все будут двигаться в разных направлениях.

(Хуимин выступает на саммите Women Who Code DataPy Summit 2019 в Атланте, Джорджия)

Кстати, есть ли у вас какие-нибудь советы по продуктивности?

Я большой поклонник культуры продуктивности, поэтому я постоянно их ищу! Совсем недавно я изучал, как выработать лучшие привычки, которые со временем станут второй натурой. Например, я добавляю сердечки в свой календарь как небольшой способ вознаградить себя всякий раз, когда я достигаю цели, например, ложусь спать в приличное время.

Помимо того, чтобы раньше ложиться спать, другие мои цели — особенно во время карантина — включают в себя выполнение упражнений до 8 часов и ежедневные прогулки с детьми. До сих пор я довольно преуспел в этом; Мне даже не нужно думать о том, чтобы включить новые элементы моей утренней рутины.

Пандемия нарушила привычный уклад жизни каждого, но суть нарушения в том, что оно дает возможность пересмотреть то, что раньше не работало. Я бы посоветовал другим быть как можно более конкретными в отношении того, какие привычки они формируют, чтобы сэкономить умственную энергию на принятие решений о том, что делать каждый день.

Мне это нравится. Меняя тему, что, по вашему мнению, важно сделать для компаний, чтобы иметь разнообразную рабочую силу и инклюзивную среду?

Это отличный вопрос. Разнообразие и инклюзивность имеют решающее значение для любой компании, потому что они в конечном итоге являются ключом к поиску нужных талантов. И большие, и маленькие компании хотят, чтобы на них работали люди с уникальными взглядами.

Многие члены моей руководящей команды, например, приехали из других частей света. Способность привлекать широкий спектр талантов, независимо от того, откуда они или где они учились, усиливается, когда у вас есть нужные люди на позиции найма.

Инклюзивность также способствует созданию позитивной рабочей атмосферы. Каждая организация должна знать, откуда они берут таланты. Постоянное использование одних и тех же каналов приводит к появлению одних и тех же людей, которые не приносят пользы компании в целом, и приводит к устаревшей культуре на рабочем месте.

Это понимание помогает моей команде в The Home Depot задействовать множество разнообразных талантов. В частности, я думаю, что женщины предлагают особый и уникальный взгляд на лидерство, но если у вас нет женщин ни на одном уровне, вы не сможете поднять этих потенциальных лидеров на следующий уровень. Мне нравится нанимать женщин, а затем готовить их к лидерству, чтобы поддерживать этот позитивный цикл.

Что было для вас самой большой проблемой и как вы ее преодолели?

Моя самая большая проблема — та, с которой я до сих пор сталкиваюсь: я перфекционист на работе и в жизни. Вы должны увидеть, как я планирую поездку; Я планирую каждую деталь каждого дня с маршрутами и деревьями решений. Я также склонен чрезмерно готовиться к презентациям и не отдыхать, пока все не достигнет «идеальной» стадии.

Эта привычка бесполезна, потому что, во-первых, она утомительна, а во-вторых, снижает отдачу от моих инвестиций — или, скорее, отдачу от моего труда. Первые 80% проекта важны, но если вы потратите бесчисленное количество часов на последние 20%, которые могли бы использовать для чего-то другого, то общая отдача будет намного меньше, чем должна быть.

Так что мне еще есть куда расти, и я должен напоминать себе не делать определенных вещей.

Можете ли вы порекомендовать ресурсы для тех, кто хочет стать лидером в области машинного обучения или искусственного интеллекта?

Есть так много доступных ресурсов, что трудно выбрать. Необходимо выработать привычку к постоянному обучению ИИ и машинному обучению, потому что они так быстро растут. Также очень важно согласовать свое образование с тем, где вы хотите видеть свою карьеру.

Все учатся по-разному, будь то чтение книг, прослушивание подкастов, посещение учебных курсов или просмотр веб-сайтов. Я предпочитаю слушать подкасты и аудиокниги, потому что мне больше нравятся образовательные блюда, а не легкие закуски. Я выделю три дня, чтобы заняться чем-то, что я действительно хочу закончить, или конкретным форумом по глубокому обучению. Главное, чтобы обучение стало привычкой.

Есть ли у вас какие-либо советы для сообщества WWCode?

У женщин и людей другой гендерной идентичности всегда есть много разных вещей, которые давят на нас, но мы также живем во время, которое ставит перед нами беспрецедентные вызовы. Мой совет — воспользуйтесь этой возможностью, чтобы размяться и приобрести новые навыки. Научитесь наслаждаться моментами, когда вам приходится делать что-то, чего вы не хотите, и превращайте этот опыт во что-то позитивное.

___________________________________________________________

Хуимин Цюй – старший директор группы онлайн-аналитики данных и платформы, обеспечивающей поиск, рекомендации, персонализацию в реальном времени, визуальные покупки и другие инновации для цифровых каналов The Home Depot.

Имея более чем десятилетний опыт управления крупными программами искусственного интеллекта и науки о данных, она имеет подтвержденный опыт привлечения миллиардов долларов с помощью масштабируемых решений для машинного обучения и стратегических инноваций.

У нее есть докторская степень. Он получил степень доктора компьютерных наук в Университете Питтсбурга, имеет шесть выданных патентов и более 15 научных работ по управлению данными, машинному обучению и оптимизации.