Когда начали работать в Яндексе?
Начал работать на пятом курсе.
Почему выбрали именно Яндекс? И чем занимались?
На мой взгляд это лучшее место для работы в IT-индустрии в России, и спустя семь лет мне все еще так кажется. Я проработал там два с половиной года в поиске по картинкам, дослужился до руководителя группы качества поиска.
А потом был Кембридж?
В 2012 году уехал в Microsoft Research в Кембридж там еще примерно столько же работал в группе Криса Бишопа.
Почему решили уйти из Яндекса?
Хотелось новых вызовов, за границей пожить, поработать с ведущими мировыми исследователями.
А как попали в Кембридж?
Подал резюме, прошел серию интервью, все как обычно.
Какие то трудности были при устройстве? Во время работы?
При устройстве особо никаких, во время работы первый год пришлось сильно язык подтягивать.
Отношения в коллективе в Яндексе и Microsoft, если сравнивать, какие отличия, преимущества?
Это сложный вопрос)
Тем интереснее.)
В Яндексе намного более неформальная атмосфера. За границей не принято говорить человеку, если он не прав, нужно политес соблюдать. Если говоришь, что думаешь, выглядишь варваром - мне это никогда особо не нравилось. Ну и средний возраст сотрудников в лаборатории сильно выше - меньше драйва.
Не рубят с плеча, значит. )))
Не рубят.) А в Яндексе не стесняются, и это, на мой взгляд, намного эффективней.
А мнения по рабочим вопросам или общим?
По рабочим в первую очередь.
В Microsoft какими задачами занимались?
Моя специальность — машинное обучение. Там я в группе машинного обучения занимался разработкой движка для байесовского вывода — Infer.net
Были на одной должности или успели шагнуть?
Шагнул от разработчика до старшего разработчика.
Какие курсы, прослушанные на ВМК, помогли вам разобраться в вопросе машинного обучения?
Курсы Димы Ветрова в первую очередь, по машинному обучению и байесовскому выводу, он меня любовью к машинному обучению заразил.
Какой опыт удалось получить зарубежом?
Ну, например узнал очень много про байесовское машинное обучение, т.к. в лабе, где я работал, его можно сказать придумали.
А какие приемы, методики?
Ну, конкретику в одном абзаце я не смогу рассказать. Там миллион нюансов, про которые не пишут в статьях, и которые можно понять только тогда, когда поработаешь с людьми, которые этим 15 лет занимаются этим: разные трюки, малоизвестные алгоритмы и т.п.
Это же все замешано на статистике, знаний в этой области хватало ( вы же на 3 потоке были) или пришлось разбираться?
Ветров дал отличную базу, плюс я в ШАДе (Школа анализа данных в Яндексе) год учился, тоже помогло, но разбираться, конечно, пришлось. Г лавное, что научили разбираться в неизвестном, так что проблем не возникло.
А почему вернулись?
Мне немного наскучило жить в Кембридже: маленький город, мало что происходит. И тут поступило хорошее предложение из яндекса: предложили вернуться, заняться там нейросетями. Я согласился.
То есть они не теряли вас из виду, получается. Вы поддерживали с кем то отношения?
Нет, мы поддерживали контакт с бывшим руководством, они следили за моими успехами. Плюс я был немного знаком с новым CTO яндекса, Мишей Парахиным, он меня в итоге и позвал обратно.
На сколько близкой оказалась новая темя для вас?
Довольно близкой. Немного пришлось поразбираться, конечно, но это всегда так, главное, что математическая база необходимая была.
А на какую должность пригласили?
Ведущего разработчика.
А сейчас руководитель отдела?
Группы, это в нашей орг. структуре поменьше отдела - 10 человек. Работаю вот над этим проектом — https://vc.ru/n/ya-alisa-test
А как связаны нейронные сети и диалоговые системы?
Нейронные сети — самый успешный на настоящий момент инструмент для анализа текстов на естественном языке. Выделения смыслов и т.п., а в диалогах без этого далеко не уедешь.
Один из эффективных подходов к решению задачи, так?
Самый эффективный, я бы сказал.
Понятно. Планируете и дальше трудиться в Яндексе?
Пока да, очень интересный и амбициозный проект. Посмотрим, что из него получится.
И последнее, - какой бы совет вы дали студентам?
Я тут вряд ли что-то особо мудрое выдам. Скажу, что если хочется чего-то достичь, надо МНОГО работать и МНОГО учиться, для этого часто приходится жертвовать личной жизнью, и это нормально А еще очень важно много общаться с коллегами в своей области. У того, кто знает много хороших и интересных людей, карьера обычно в гору быстрее идет по ряду причин, в общем, одни банальности)
Из уст человека, который, как говорил Б.И.Березин, "пропустил это через себя" слова воспринимаются значимо и весомо.) Спасибо! И успехов вам!
