Kushal Chakrabarti, vice-presidente de pesquisa e ciência de dados da Opendoor – série de entrevistas

Kushal Chakrabarti é vice-presidente de pesquisa e ciência de dados da Portas Abertas, uma plataforma digital líder para imóveis residenciais.

O que inicialmente atraiu você para aprendizado de máquina e ciência de dados?

Sempre vi o mundo em números, mas foi só na faculdade que percebi que a ciência de dados era minha verdadeira vocação. E posso identificar o momento: “Introduction to Programming with MATLAB”. Ver aquele gráfico de contorno 3D na tela inicial do MATLAB foi “Espere um minuto…” Foi como amor à primeira vista para mim.

Para mim, a ciência de dados é a coisa mais próxima que chegarei de ver a “mente de Deus”. Independentemente de você ser religioso ou não, há claramente um mecanismo subjacente de como o mundo funciona. Não temos o privilégio de vê-lo diretamente, mas podemos observar seus artefatos — dados. E a ciência e a arte de reconstruir esse mecanismo subjacente é a ciência de dados.

Você poderia discutir algumas das evoluções que você testemunhou pessoalmente no campo da ciência de dados ao longo dos anos?

Houve duas grandes tendências que notei em minhas quase duas décadas no campo.

A primeira é a criação de sub-disciplinas. Quando subi na hierarquia, não havia distinção entre engenharia de dados e ciência da decisão e aprendizado de máquina. Se você queria fazer a matemática sofisticada, tinha que fazer o resto também - simplesmente não havia outra opção. Hoje, dado o avanço do campo, as pessoas estão começando a se especializar em subdisciplinas. Isso é inevitável em qualquer campo em desenvolvimento - havia apenas alguns tipos diferentes de médicos cem anos atrás, mas dezenas existem hoje.

Em segundo lugar está a ampla democratização do campo. Hoje, existe uma grande variedade de ferramentas que tornam o campo exponencialmente mais acessível aos recém-chegados. Embora eu certamente aprecie não ter que escrever código C++ para o algoritmo forward-backward, na verdade é uma faca de dois gumes: muitos profissionais hoje tratam essas ferramentas como caixas pretas e não entendem por que certas coisas foram projetadas para funcionar de determinadas maneiras, e, portanto, têm dificuldade em escolher a ferramenta certa para o trabalho certo.

Qual é a sua visão atual para o futuro da ciência de dados na Opendoor?

O que me faz acordar todas as manhãs é desenvolver tecnologia para ajudar os americanos comuns no mundo real. Comprar ou vender uma casa é um dos maiores marcos na vida de uma pessoa, e o trabalho que fazemos ajuda as pessoas em todos os Estados Unidos a adquirir a casa própria de maneira mais simples, segura e rápida.

At Portas Abertas, tomamos centenas de decisões baseadas em dados todos os dias. Nossas equipes usam tudo, desde inferência causal a modelos econométricos estruturais até aprendizado profundo que impulsionam nossos modelos de precificação de última geração.

Mas quando você espreita sob o capô, há muitas heurísticas. As pessoas usam heurísticas porque funcionam, mas as heurísticas funcionam no meio e falham nas bordas. Quando você pensa profundamente sobre os mecanismos subjacentes de como as pessoas se comportam, pode começar a abstrair estruturas de princípios que generalizam estritamente essas heurísticas. É minha visão e espero que construamos essas estruturas de princípios para que possamos desbloquear uma casa própria mais fácil, melhor e mais rápida para milhões de americanos.

Em seu perfil do LinkedIn, você convida cientistas de dados para trabalhar com você para resolver um problema de ciência de dados de um trilhão de dólares que importa para cem milhões de americanos comuns. O que você procura em potenciais candidatos?

Procuramos fundamentalmente pessoas com duas características distintivas: uma superpotência para explicar quantitativa e sistematicamente o mundo e uma capacidade de trabalhar pragmaticamente de trás para a frente do cliente.

Acredito profundamente no gerenciamento de superpoderes. Na minha experiência, os melhores cientistas de dados são em forma de T: eles sabem um pouco sobre muito e muito sobre pouco. E no meu caso, muito sobre muito pouco! Não esperamos que as pessoas saibam tudo. No entanto, esperamos que as pessoas sejam excepcionais em alguma coisa. E se você configurar as coisas da maneira certa, poderá montar uma equipe de pessoas com superpoderes complementares que, juntos, podem fazer a mágica acontecer.

Isso não é um clichê. Como diz a citação de Isaac Asimov: “Qualquer tecnologia suficientemente avançada é indistinguível da magia”. O setor imobiliário é uma indústria de trilhões de dólares que permanece inalterada há décadas. Nós apenas começamos a arranhar a superfície, mas já definimos o padrão para os próximos anos. Ao trazermos equipes superpoderosas e impulsionarmos nossa visão, faremos mágica.

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Há mais alguma coisa que você gostaria de compartilhar sobre o Opendoor?

Dado meu histórico bastante estranho - pesquisa em biologia computacional, personalização da Amazon, duas vezes fundador de startups e consultor de mais de uma dúzia de outras startups - provavelmente já vi o interior de 15 a 20 organizações de ciência de dados. Posso dizer inequivocamente que a Opendoor tem os desafios técnicos mais fascinantes de qualquer organização que já vi.

Juntamente com isso, está a escala e o impacto do que fazemos. Simplesmente não existem muitos problemas de trilhões de dólares em nosso mundo. Certamente não há muitos que estão operando em um status quo tão arcaico. Em apenas alguns anos, invertemos esse modelo e mostramos que existe uma maneira mais rápida, simples e segura de fazer as coisas que combina o melhor da ciência de dados sofisticada e operações centradas no cliente. Mas, nós apenas começamos. Descobrir como podemos usar novos conjuntos de dados e ciência de dados de classe mundial para chegar ao próximo nível é um desafio técnico estimulante que ajudará milhões de americanos nos Estados Unidos.