Себастьян Эnderlein, технический директор DeepL – Интервью

Себастьян Эnderlein, технический директор DeepL, – европейский технолог с более чем десятилетним опытом работы в Кремниевой долине, где он занимал руководящие должности в компании Uber, Salesforce (CRM ) и Personio. Обладая сильным опытом в облачной инфраструктуре, распределенных системах и построении высокопроизводительных инженерных организаций, он помог масштабировать некоторые из самых быстрорастущих технологических компаний как в США, так и в Европе. Сегодня он разделяет свое время между Сан-Франциско и Европой, служа техническим директором DeepL, а также консультируя и инвестируя в стартапы, с фокусом на решении сложных технических задач и помощи в масштабировании компаний на пути к становлению “единорогами”.

DeepL, запущенный в 2017 году, – это сервис нейронного машинного перевода, признанный за доставку высокоточных и естественно звучащих переводов на более чем 30 языках. Используя передовые нейронные сети и проприетарные улучшения ИИ, он последовательно превосходит конкурентов по плавности и точности. Доступен через веб, настольные и мобильные приложения, расширения браузеров и API, DeepL также предлагает версию Pro с функциями предприятия, неограниченным использованием и повышенной безопасностью.

Вы провели время, строя инженерные команды на обеих сторонах Атлантики – в Кремниевой долине и Европе. Какие личные уроки сформировали ваш подход к лидерству и инновациям в этих очень разных технологических экосистемах?

Обе экосистемы имеют свои уникальные сильные стороны и характеристики, и я благодарен за то, что получил глубокое понимание и опыт в обеих культурах. В Кремниевой долине есть эта интересная стартап-культура с высокомотивированными, глобально разнообразными инженерами, преследующими большие идеи, поддерживаемыми мышлением, которое движется быстро и принимает смелые риски. Там также есть много давления, и темп может быть интенсивным – компании часто имеют амбициозные видения, быстро масштабируются и либо успевают, либо быстро терпят неудачу. Мое время там научило меня многое о масштабировании команд и технологий быстро, и о том, как сбалансировать амбиции с давлением, которое приносит темп.

В Европе также есть сильный талант, идеи и инновации с командами, которые часто являются многolingвальными и мультикультурными, и есть четкий акцент на безопасности, соблюдении требований и точности. Разнообразие континента может быть силой, приносящей богатые перспективы, но также и вызовом с фрагментированными рынками, разными правовыми системами и более высокими требованиями к соблюдению требований. Я также заметил, что стартапы там с большей вероятностью будут самоокупаться, что иногда может замедлить рост, но также строит устойчивость и долгосрочную силу. Для DeepL иметь свои корни в Европе было явным преимуществом. Это сформировало наш фокус на точности, безопасности и культурной нюансировке, помогая нам выделиться как лидеру в быстром темпе ИИ-ландшафта.

Что мотивировало вас присоединиться к DeepL в качестве технического директора после вашего времени в Personio и вашего опыта с компаниями như Uber и Salesforce?

Когда я впервые встретил Ярека, генерального директора и основателя DeepL, вместе с остальной частью руководства, я был сразу же привлечен их ясностью видения и страстью к решению по-настоящему значимой проблемы с помощью ИИ. DeepL не просто строит крутую технологию ИИ ради инноваций. Они сосредоточены на построении продуктов, которые решают реальные, повседневные проблемы для людей и бизнеса – и они страстно увлечены этим. Это чувство цели и потенциала, и культура компании, которая так глубоко укоренена в практических инновациях и реальном влиянии, было для меня большим мотиватором и сделало меня взволнованным присоединиться к команде. Я видел влияние команд, движимых миссией, во время моего времени в Personio, Uber и Salesforce.

Как человек, который проводит много времени на обеих сторонах Атлантики, миссия компании по разрушению языковых барьеров также выделилась для меня. DeepL решает очень реальную проблему, с которой сталкиваются люди и бизнес по всему миру; одну, которую я и лично испытал, и также видел своими глазами. Будь то глобальные команды, пытающиеся сотрудничать более эффективно, или компании, стремящиеся вырасти на новые рынки, языковые барьеры могут все замедлить. Итак, я также был взволнован возможностью присоединиться к команде и помочь решить эту проблему значимым образом.

Давайте поговорим о Clarify. Это не просто переводчик – это интерактивный, контекстно-зависимый и адаптивный. Какой был первоначальный импульс для разработки его, и как он расширяет границы того, что может сделать языковой ИИ?

Одним из основных фокусов для нас в этом году было изучение того, как мы можем улучшить продукты, которые мы предлагаем через нашу платформу Language AI – от DeepL Translator до нашего решения реального времени для перевода голоса, Deepl Voice – чтобы они могли стать еще более персонализированными, сотрудничественными и интуитивными. Мы хотим, чтобы опыт DeepL чувствовался менее как традиционное программное обеспечение и более как работа с умным сотрудником, и именно это Clarify и доставляет.

Языки невероятно нюансированы. Слова и предложения могут иметь несколько значений, культурные последствия или грамматические вариации, такие как гендерные существительные или идиомы, которые не переводятся чисто. Clarify, который доступен через DeepL Translator, был построен, чтобы помочь нашим клиентам ориентироваться в этих сложностях, действуя как интерактивный эксперт по языку ИИ, который взаимодействует напрямую с пользователями, чтобы решить двусмысленность и раскрыть более глубокий контекст. Например, Clarify поможет определить, может ли “банк” в предложении относиться к реке или финансовому учреждению, или перевести “профессора” без знания его пола.

Что интересно в Clarify, так это то, что оно превращает процесс перевода DeepL из односторонней модели ввода-вывода в настоящее сотрудничество. Вместо того, чтобы пассивно получать результаты, пользователи взаимодействуют с Clarify на протяжении всего процесса. Инструмент будет активно предлагать правки и предложения, чтобы вы вместе достигли наиболее точного результата.

Одним из самых интересных элементов Clarify является его способность обнаруживать двусмысленность и запрашивать у пользователей разъяснения. Как вы технически определяете “двусмысленность” так, чтобы машина могла ее распознать и действовать?

Это отличный вопрос – двусмысленность – известная проблема в машинном переводе, но часто упускается из виду или обходится, потому что понимание намерения пользователя в реальном времени может быть сложным. Однако двусмысленность может полностью изменить смысл перевода в зависимости от того, как вы понимаете входные данные. Чтобы решить эту проблему, наши исследователи тесно сотрудничали с языковыми экспертами, чтобы выявить случаи, когда это происходит, и разработать системы, которые могут реагировать соответствующим образом.

DeepL имеет репутацию точности, но теперь она переходит к персонализации и сотрудничеству. Как вы балансируете производительность модели с UX, чтобы гарантировать, что ИИ не просто дает “перевод”, а именно тот, который нужен этому пользователю?

Как вы говорите, “правильный” перевод не всегда универсален. Это зависит от контекста, языковой пары и случая использования. Одна компания может требовать конкретную внутреннюю терминологию, в то время как другая может нуждаться в захвате определенного тона или нюанса. Для нас точность и персонализация не являются отдельными целями, а скорее работают вместе, чтобы обеспечить качество.

В DeepL, когда мы думаем о качестве, мы сосредоточены на предоставлении переводов и выходных данных, которые технически точны и контекстно подходящи, но также соответствуют намерению пользователя. Наша платформа Language AI отражает это – мы объединяем передовую производительность модели с умным UX, чтобы гарантировать, что наши клиенты получают переводные выходные данные, которые действительно удовлетворяют их потребностям.

Многие общие модели не справляются, когда речь идет о языковых нюансах и культурном контексте. Что делает модели DeepL khácными, и почему специализация является таким критическим преимуществом?

Модели, которые обеспечивают нашу платформу Language AI, предназначены специально для перевода и письма. Этот фокус дает нам значительное преимущество в захвате нюансов, контекстов и тонов на языках, что критически важно в бизнес-средах, где точность является приоритетом.

В отличие от общих моделей, обученных на широких интернет-данных, проприетарные модели LLM DeepL обучены на 7+ летах контента, специфичного для области, и проходят дополнительную тонкую настройку тысячами профессиональных лингвистов. Эта специализация позволяет нам последовательно доставлять более высокое качество и надежность. В слепых тестах в 2024 году профессиональные переводчики обнаружили, что наша следующая модель LLM требует 2-3 раза меньше правок, чем Google (GOOGL ) или ChatGPT, чтобы достичь того же качества. Вот почему более 200 000 бизнес-клиентов по всему миру доверяют DeepL. В областях, таких как право, технологии, здравоохранение и маркетинг, даже небольшие ошибки в переводе могут иметь серьезные последствия. Качество и точность не являются опциональными.

Из вашего времени управления облачной инфраструктурой в Uber до руководства инженерией в Personio и теперь DeepL, какая была самая сложная инженерная задача, с которой вы столкнулись – и что вы узнали из этого?

С точки зрения людей, самой сложной задачей было руководство командами через длинные фазы гиперроста, нахождение правильного баланса между быстрым движением и поддержанием эффективности, а также обеспечение того, чтобы новые сотрудники были хорошо интегрированы, понимали миссию компании и имели возможности для роста. Одним из больших уроков, который я выучил там, было избежание колебаний между крайностями. Быстрое движение от “роста любой ценой” к “высокой эффективности” трудно для организации, и более чем удвоение технической команды за год неизбежно создает напряжение – я с тех пор установил это как грубый верхний предел.

С технологической точки зрения, я провел большую часть своей карьеры, масштабируя технологические стэки в облаке и по всему миру, имея дело со сложными проблемами вокруг согласованности и надежности для некоторых из самых популярных сервисов на планете. Я узнал, что чрезмерное усложнение архитектуры является серьезной проблемой, и “переплатформирование” может обездвижить вашу организацию и сделать ответственность за влияние на клиентов более трудной для достижения. С ускорением темпа бизнеса ИИ – компании теперь могут достичь 100 миллионов долларов дохода в год менее чем за год, и команды видят беспрецедентные производственные выигрыши – фокус и простота более важны, чем когда-либо.

DeepL теперь обслуживает более 200 000 бизнесов и государственных учреждений. Как вы поддерживаете баланс между надежностью предприятия и инновациями на скорость?

Это баланс, о котором мы всегда думаем. Наши бизнес-клиенты полагаются на DeepL для критически важных высокорисковых коммуникаций, поэтому надежность, безопасность и доверие действительно необходимы. В то же время мы знаем, что инновации не могут замедлить темп… отрасль ИИ движется со световой скоростью! Ключом является, в некотором смысле, фокус. Когда речь идет о нашей платформе Language AI, мы сосредоточены на решении сложных языковых проблем с высокой точностью и точностью. Этот фокус позволяет нам двигаться быстро, не компрометируя качество.

Мы также очень адаптивны. Мы можем ввести новые возможности или функции, доставляя перспективные решения, которые продвигают отрасль вперед, а также поддерживая качество, точность и производительность, которые наши клиенты знают и продолжают ожидать от нас. Отличным примером этого является недавнее расширение DeepL Voice: мы только что объявили, что оно теперь предлагает поддержку ввода с помощью речи на китайском, украинском и румынском языках, а также улучшенные функции продуктивности встреч и крупную предстоящую интеграцию с Zoom Meetings, что действительно интересно.

Наконец, что, по вашему мнению, ждет языковой ИИ в будущем?

Языковой ИИ уже преобразует, как мы, как бизнес, сотрудники и люди, общаемся глобально, позволяя более глубокую связь и сотрудничество по всему бизнесу, культурам и отраслям. Мы движемся к будущему, где компании всех размеров смогут работать и расти на международном уровне без ограничений языковыми барьерами, открывая дверь к более связанному, инклюзивному миру и экономике.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Deepl.