Разговор с бывшим инженером NASA по машинному обучению

Большую часть жизни Куба считал, что его будущее связано с математикой. Грандиозная схема заключалась в том, чтобы продолжить карьеру в области математики, получив степень бакалавра, магистра, пройдя несколько стажировок, а затем, в конце концов, получив большую степень доктора философии.

Что ж, планы вроде поменялись.

Куба объяснил, что это произошло во время его последнего года обучения в старшей школе в Варшаве, Польша. Что-то щелкнуло для Кубы, когда он взял несколько программ MIT OpenCourseWare, интернет-издание с бесплатными онлайн-материалами курса непосредственно из MIT.

«Я изучал, как выглядит студенческая математика, потому что я как бы закончил изучение всей средней школы [контента]», — говорит он. Куба прошел от четырех до пяти курсов, когда до него дошло.

«В математике вы должны невероятно усердно учиться около десяти лет, а затем вам очень повезет с выбором исследования», — говорит он. «Тогда, если вы очень хороши и очень удачливы, возможно, вы откроете для себя что-то новое, ценное и интересное».

Именно тогда Куба решил, что даже с его обширными познаниями в математике, полученными в старшей школе и заочно, он хочет проложить для себя новый путь, путь в компьютерных науках.

С экспоненциальным ростом доступности компьютерных наук за последнее десятилетие было легко найти курсы программирования или учебные лагеря по разработке программного обеспечения. Но для Кубы это началось с его интереса к видеоиграм.

«Я пытался делать свои собственные видеоигры, и это казалось довольно забавным, вместо этого было естественно учиться», — говорит он. «Это был очень самоучка, в основном онлайн-учебники [по программированию] и множество руководств на YouTube».

На последнем курсе Куба подал заявление в Кембриджский университет, где получил степень бакалавра компьютерных наук. Вскоре Куба получил степень магистра в 2019 году в Оксфордском университете, защитив диссертацию об инвариантности трехмерного вращения в глубоких сетях для обработки облаков точек.

Куба имеет невероятно обширный опыт работы в области инженерии, проведя время в Google в качестве стажера инженера-программиста в 2019 году в Швейцарии. В 2020 году Куба продолжит стажировку в НАСА в качестве инженера по машинному обучению.

«Когда вы вырастаете и смотрите американские фильмы, вы много слышите о НАСА, и в итоге оно становится идеализированным местом для науки», — говорит он. — По крайней мере, так мне казалось.

Хотя Куба не считает НАСА работой своей мечты, в этой организации было что-то интригующее, что заставляло его подавать заявки. «Во время учебы в бакалавриате мне отказали, но затем я снова подал заявку во время учебы в магистратуре… и это сработало».

Во время своего пребывания в НАСА Кубе подобрали профессора, специализирующегося на гидродинамике. Здесь Куба смог многое изучить и узнать о физике, а также смог применить свои навыки машинного обучения, полученные в университете.

«Междисциплинарные исследования — это, на мой взгляд, новый класс увлекательных занятий, — говорит он. «Это сотрудничество, при котором ни один ученый не может решить проблему самостоятельно, но группа может заставить ее работать вместе».

К тому времени, когда Кубе пришло время подать заявку на получение докторской степени, его решение изменилось после встречи с одним из соучредителей Cohere, компании, в которой Куба в настоящее время работает инженером по машинному обучению.

Как описывает это Куба, однажды ночью, когда он учился в магистратуре в Оксфорде, на светском собрании его представили Эйдану Гомесу, который в то время заканчивал работу над докторской диссертацией.

«В какой-то момент я наткнулся на одну из его наиболее известных работ, которая является одним из краеугольных камней современного ИИ и обработки естественного языка», — говорит он.

«Поэтому я связался с ним и спросил: «Эй, хочешь поговорить?» У меня сложилось впечатление, что он был рад дать несколько советов по карьере… Я встретился с ним в кафе колледжа, и совет по карьере закончился. с «У меня есть эта компания».

Эта компания, о которой говорил Эйдан, называлась Cohere, стартап в области искусственного интеллекта, чье программное обеспечение для обработки естественного языка обеспечивает улучшенное качество понимания человеческого языка, создавая доступный диалог между людьми и машинами.

Путь Кубы от стажера до инженера по машинному обучению помог ему вырасти и получить знания, которые помогут ему как инженеру по машинному обучению. Когда его спросили, может ли он дать совет будущим студентам, изучающим компьютерные науки, он подчеркнул ценность обучения.

«Если вы студент, склонный к теории, вы можете провести свой первый год обучения в бакалавриате, и у вас никогда не будет этого другого мышления, пытаясь что-то сделать, что необходимо для компаний, вот как они зарабатывают деньги», — говорит он.

«Безусловно, стремиться к разнообразию — хорошая идея, потому что таким образом вы даете себе наилучший шанс открыть для себя идеальную рабочую среду».

Для Кубы это означало стажировку в качестве разработчика программного обеспечения для видеоигр в Kythera AI, научного сотрудника в EPFL (Федеральная политехническая школа Лозанны) и инженера-программиста в Google. Баланс между академической и производственной стажировками на протяжении всего его обучения дал Кубе ценные идеи и четкое направление для его планов на будущее.

«В небольших компаниях говорят, что вы окажете большее влияние и, возможно, будете более гибкими в том, над чем работаете, особенно с очень молодыми стартапами», — говорит он. «Но всегда хорошо иметь [громкое имя] в своем резюме».

Планы Кубы из математики трансформировались и продуманно масштабировались в специализацию по машинному обучению. Возможно, это было не совсем то, что он планировал вначале, но планы меняются с исследованиями и реальным жизненным опытом.

Он рекомендует студентам со схожими представлениями о карьерных планах всегда быть готовыми и не бояться отступать от первоначальной цели, чтобы изучать новые основы по ходу дела. И кто знает, возможно, позже вы снова вернетесь на тот же путь, но будете лучше подготовлены и мудрее, чем когда-либо прежде.