Kushal Chakrabarti, Vicepreședinte de Cercetare și Știință a Datelor la Opendoor – Seria de Interviuri

Kushal Chakrabarti este Vicepreședintele de Cercetare și Știință a Datelor la Opendoor, o platformă digitală de top pentru imobiliare rezidențială.

Ce v-a atras inițial la învățarea automată și știința datelor?

Am văzut întotdeauna lumea în numere, dar nu a fost până la facultate că am realizat că știința datelor este chemarea mea adevărată. Și pot să identific exact momentul: “Introducere în programare cu MATLAB”. Văzând acel grafic 3D pe ecranul de start al MATLAB a fost “Așteptați o clipă…” A fost ca și cum m-aș fi îndrăgostit la prima vedere.

Pentru mine, știința datelor este cea mai aproape de a vedea “mintea lui Dumnezeu”. Indiferent dacă sunteți religios sau nu, există în mod evident un mecanism subiacent de funcționare a lumii. Nu avem privilegiul de a-l vedea direct, dar putem observa artefactele sale – datele. Și știința și arta de a reconstitui acel mecanism subiacent este știința datelor.

Puteți discuta despre evoluția pe care ați văzut-o personal în domeniul științei datelor de-a lungul anilor?

Am observat două tendințe generale în cei aproape două decenii petrecuți în acest domeniu.

Prima este crearea de sub-discipline. Când am început, nu exista o distincție între ingineria datelor, știința deciziei și învățarea automată. Dacă doreai să faci matematica avansată, trebuia să faci și restul – nu exista altă opțiune. Astăzi, dat fiind cât de departe a evoluat domeniul, oamenii încep să se specializeze în sub-discipline. Acest lucru este inevitabil în orice domeniu care se maturizează – existau doar câteva tipuri de doctori acum o sută de ani, dar astăzi există zeci.

A doua tendință este democratizarea largă a domeniului. Astăzi, există o gamă largă de instrumente care fac ca domeniul să fie exponențial mai accesibil pentru cei noi. Deși apreciez că nu trebuie să scriu cod C++ pentru algoritmul forward-backward, este de fapt o sabie cu două tăișuri: mulți practicieni de astăzi tratează aceste instrumente ca cutii negre și nu înțeleg de ce anumite lucruri au fost proiectate să funcționeze în anumite moduri, și astfel au dificultăți în alegerea instrumentului potrivit pentru sarcina potrivită.

Care este viziunea dvs. actuală pentru viitorul științei datelor la Opendoor?

Ce mă trezește în fiecare dimineață este construirea tehnologiei pentru a ajuta americanii de zi cu zi în lumea reală. Cumpărarea sau vânzarea unei case este una dintre cele mai importante etape din viața unei persoane, și munca noastră ajută oamenii din întreaga țară să devină proprietari de case într-un mod mai simplu, mai sigur și mai rapid.

La Opendoor, luăm sute de decizii bazate pe date în fiecare zi. Echipele noastre folosesc totul, de la inferență cauzală la modele econometrice structurale și învățare profundă, care alimentează modelele noastre de prețuri de ultimă generație.

Dar atunci când aruncați o privire sub capotă, există multe euristici. Oamenii folosesc euristici pentru că funcționează, dar euristiciile funcționează în mijloc și eşuează la margini. Când gândești profund despre mecanismele subiacente ale comportamentului uman, poți începe să abstractizezi cadre principiale care generalizează strict aceste euristici. Viziunea și speranța mea este ca să construim aceste cadre principiale, astfel încât să putem debloca o cale mai ușoară, mai bună și mai rapidă pentru ca milioane de americani să devină proprietari de case.

Pe profilul dvs. de LinkedIn, invitați oamenii de știință a datelor să lucreze cu dvs. pentru a rezolva o problemă de știință a datelor de mii de miliarde de dolari care contează pentru o sută de milioane de americani de zi cu zi. Ce căutați la solicitanții potențiali?

Căutăm în mod fundamental oameni cu două trăsături distincte: o superputere de a explica în mod cantitativ și sistematic lumea și o capacitate de a lucra în mod pragmatic înapoi de la client.

Cred profund în gestionarea superputerilor. În experiența mea, cei mai buni oameni de știință a datelor sunt în forma literei T: știu puțin despre multe lucruri și mult despre puține. Și în cazul meu, mult despre foarte puțin! Nu ne așteptăm ca oamenii să știe totul. Ne așteptăm, totuși, ca oamenii să fie excepționali la ceva. Și dacă stabiliți lucrurile în modul corect, puteți aduna o echipă de oameni cu superputeri complementare care – împreună – pot face minuni.

Acesta nu este un clișeu. Așa cum spune citatul lui Isaac Asimov: “Orice tehnologie suficient de avansată este de neînțeles de la magic.” Imobiliarele sunt o industrie de mii de miliarde de dolari care a rămas neschimbată de decenii. Am abia început să atingem suprafața, dar am deja stabilit standardul pentru anii care urmează. Pe măsură ce aducem echipe superputernice și împingem înainte viziunea noastră, vom face minuni.

Verificați rolurile noastre deschise aici.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre Opendoor?

Având în vedere fundalul meu destul de ciudat – cercetare în biologie computațională, personalizare Amazon (AMZN ), fondator de două ori de startup și consilier pentru o duzină de alte startup-uri – am văzut probabil interiorul a 15-20 de organizații de știință a datelor. Pot spune fără echivoc că Opendoor are cele mai fascinante provocări tehnice din orice organizație pe care am văzut-o.

Însoțit de aceasta este scara și impactul a ceea ce facem. Nu există prea multe probleme de mii de miliarde de dolari în lumea noastră. Nu există prea multe care funcționează într-un statu quo atât de arhaic. În doar câțiva ani, am răsturnat modelul și am arătat că există o cale mai rapidă, mai simplă și mai sigură de a face lucrurile care combină ce este mai bun din știința datelor sofisticată și operațiunile centrate pe client. Dar abia am început. Aflarea modului în care putem utiliza noi seturi de date și știință a datelor de clasă mondială pentru a ajunge la următorul nivel este o provocare tehnică captivantă care va ajuta milioane de americani din întreaga țară.