Kushal Chakrabarti, az Opendoor kutatási és adattudományi részlegének alelnöke – Interjúsorozat

Kushal Chakrabarti a kutatási és adattudományi alelnöke Nyitott kapu, a lakóingatlanok vezető digitális platformja.

Mi vonzotta kezdetben a gépi tanuláshoz és az adattudományhoz?

Mindig is számokban láttam a világot, de csak az egyetemen jöttem rá, hogy az adattudomány az igazi hivatásom. És nagyjából meg tudom határozni a pillanatot: „Bevezetés a MATLAB programozásba”. A MATLAB indítóképernyőjén azt a 3D-s körvonalrajzot láttam, hogy „Várj egy percet…” Olyan volt számomra, mint egy szerelem első látásra.

Számomra az adattudomány áll a legközelebb ahhoz, hogy „Isten elméjét” lássam. Függetlenül attól, hogy vallásos-e vagy sem, a világ működésének nyilvánvalóan van egy mögöttes mechanizmusa. Nincs abban a kiváltságunk, hogy közvetlenül láthassuk, de megfigyelhetjük műalkotásait – adatait. És ennek a mögöttes mechanizmusnak a rekonstrukciójának tudománya és művészete az adattudomány.

Beszélne néhány olyan fejlődésről, amelynek személyesen is tanúja volt az adattudomány területén az évek során?

A területen eltöltött közel két évtizede során két általános trendet figyeltem meg.

Az első a résztudományok létrehozása. Amikor felkerültem a ranglétrán, nem volt különbség az adatmérnökség és a döntéstudomány és a gépi tanulás között. Ha meg akarta csinálni a képzeletbeli matematikát, akkor a többit is el kellett végeznie – egyszerűen nem volt más lehetőség. Ma, tekintve, hogy milyen messzire jutott a terület, az emberek most kezdenek szakosodni a résztudományokra. Ez elkerülhetetlen minden érlelő területen – száz évvel ezelőtt még csak néhány különböző típusú orvos volt, de ma már több tucat létezik.

A második a terület széles körű demokratizálódása. Manapság számos olyan eszköz létezik, amelyek exponenciálisan hozzáférhetőbbé teszik a területet az újonnan érkezők számára. Bár természetesen nagyra értékelem, hogy nem kell C++ kódot írnom az előre-hátra algoritmushoz, valójában ez egy kétélű fegyver: ma sok gyakorló fekete dobozként kezeli ezeket az eszközöket, és nem érti, hogy bizonyos dolgokat miért úgy terveztek, hogy bizonyos módon működjenek. és ezért nehéz kiválasztani a megfelelő szerszámot a megfelelő munkához.

Mi a jelenlegi elképzelése az adattudomány jövőjéről az Opendoornál?

Amire minden reggel felkelek, az az, hogy olyan technológiát építek, amely segít a mindennapi amerikaiaknak a való világban. A lakásvásárlás vagy -eladás az egyik legnagyobb mérföldkő az ember életében, és az általunk végzett munka segít az embereknek szerte az Egyesült Államokban egyszerűbb, biztosabb és gyorsabb lakástulajdonszerzésben.

At Nyitott kapu, nap mint nap több száz adatvezérelt döntést hozunk. Csapatunk mindent felhasznál az ok-okozati következtetéstől a strukturális ökonometriai modelleken át a mély tanulásig, amelyek a legkorszerűbb árképzési modelljeinket vezérlik.

De ha bekukkantunk a motorháztető alá, sok heurisztika van. Az emberek azért használnak heurisztikát, mert működnek, de a heurisztika középen működik, és a széleken hibás. Ha mélyen átgondolja az emberek viselkedésének mögöttes mechanizmusait, elkezdheti elvonatkoztatni azokat az elvi kereteket, amelyek szigorúan általánosítják ezeket a heurisztikákat. Ez az én elképzelésem és remélem, hogy kiépítjük ezeket az elvi kereteket, hogy könnyebben, jobb és gyorsabb lakástulajdont tudjunk nyitni több millió amerikai számára.

LinkedIn-profilján adattudósokat hív meg, hogy dolgozzanak veled egy billió dolláros adattudományi probléma megoldásában, amely százmillió amerikai mindennapi ember számára fontos. Mit keres a potenciális jelentkezőkben?

Alapvetően két megkülönböztető tulajdonsággal rendelkező embereket keresünk: a világ mennyiségi és szisztematikus magyarázatához szükséges szuperképességet, valamint a vevőtől visszafelé mutató pragmatikus munkát.

Mélyen hiszek a szuperképességek kezelésében. Tapasztalataim szerint a legjobb adattudósok T-alakúak: keveset tudnak sokról, és sokat tudnak kevésről. És az én esetemben sok nagyon kevésről! Nem várjuk el, hogy az emberek mindent tudjanak. Elvárjuk azonban az emberektől, hogy valamiben kivételesek legyenek. És ha a dolgokat a megfelelő módon állítja be, összeállíthat egy csapatot egymást kiegészítő szuperképességekkel rendelkező emberekből, akik – együtt – varázslatot tudnak megvalósítani.

Ez nem közhely. Ahogy Isaac Asimov idézet mondja: „Bármely kellően fejlett technológia megkülönböztethetetlen a mágiától.” Az ingatlanügy egy billió dolláros iparág, amely évtizedek óta változatlan. Még csak a felszínt kezdtük megkarcolni, de már évek óta felállítottuk a mércét. Miközben szupererős csapatokat hozunk létre, és előremozdítjuk elképzeléseinket, varázslatot fogunk készíteni.

Tekintse meg nyitott szerepköreinket itt.

Van még valami, amit meg szeretne osztani az Opendoorral kapcsolatban?

Tekintettel a meglehetősen furcsa hátteremre – számítógépes biológia kutatás, Amazon személyre szabása, kétszeres startup alapító és több tucat másik startup tanácsadója – valószínűleg 15-20 adattudományi szervezet belsejét láttam. Egyértelműen kijelenthetem, hogy az általam látott szervezetek közül az Opendoor rendelkezik a leglenyűgözőbb technikai kihívásokkal.

Ehhez társul a tevékenységünk puszta léptéke és hatása. Világunkban egyszerűen nincs sok billió dolláros probléma. Bizonyára nem sokan működnek ilyen archaikus status quo-ban. Alig néhány év alatt a feje tetejére állítottuk ezt a modellt, és megmutattuk, hogy létezik gyorsabb, egyszerűbb és biztosabb módja a dolgoknak, amely egyesíti a kifinomult adattudomány és az ügyfélközpontú műveletek legjavát. De még csak most kezdtük. Annak kitalálása, hogyan használhatunk új adatkészleteket és világszínvonalú adattudományt a következő szintre jutáshoz, izgalmas technikai kihívás, amely amerikaiak millióinak fog segíteni szerte az Egyesült Államokban.