Kushal Chakrabarti, podpredsednik raziskav in znanosti o podatkih pri Opendoor – serija intervjujev

Kushal Chakrabarti je podpredsednik za raziskave in podatkovno znanost pri Odprta vrata, vodilna digitalna platforma za stanovanjske nepremičnine.

Kaj vas je na začetku pritegnilo k strojnemu učenju in podatkovni znanosti?

Vedno sem videl svet v številkah, vendar sem šele na fakulteti ugotovil, da je znanost o podatkih moj pravi klic. In lahko zelo natančno določim trenutek: "Uvod v programiranje z MATLAB." Ko sem videl ta 3D konturni izris na pozdravnem zaslonu MATLAB, je bilo »Počakaj malo ...« Zame je bilo kot ljubezen na prvi pogled.

Zame je znanost o podatkih najbližja stvar, ki jo bom kdaj videl, da vidim »božji um«. Ne glede na to, ali ste verni ali ne, očitno obstaja mehanizem, ki vpliva na to, kako svet deluje. Nimamo privilegija, da bi ga neposredno videli, lahko pa opazujemo njegove artefakte – podatke. In znanost in umetnost rekonstrukcije tega osnovnega mehanizma je podatkovna znanost.

Ali lahko razpravljate o nekaterih evolucijah, ki ste jim bili osebno priča na področju podatkovne znanosti v preteklih letih?

V skoraj dveh desetletjih na tem področju sem opazil dva široka trenda.

Prva je ustvarjanje poddisciplin. Ko sem prišel navzgor, ni bilo razlike med podatkovnim inženiringom in odločitveno znanostjo ter strojnim učenjem. Če si želel narediti modno matematiko, si moral narediti tudi ostalo - preprosto ni bilo druge možnosti. Danes, glede na to, kako daleč je področje prišlo, se ljudje zdaj začenjajo specializirati za poddiscipline. To je neizogibno na katerem koli področju zorenja – pred sto leti je bilo le nekaj različnih vrst zdravnikov, danes pa jih obstaja na desetine.

Drugič, široka demokratizacija področja. Danes obstaja velika paleta orodij, ki naredijo področje eksponentno bolj dostopno novincem. Čeprav vsekakor cenim, da mi ni treba pisati kode C++ za algoritem naprej-nazaj, je to pravzaprav dvorezen meč: mnogi strokovnjaki danes obravnavajo ta orodja kot črne skrinjice in ne razumejo, zakaj so bile nekatere stvari zasnovane tako, da delujejo na določene načine, in imajo zato težave pri izbiri pravega orodja za pravo delo.

Kakšna je vaša trenutna vizija za prihodnost podatkovne znanosti pri Opendoor?

Vsako jutro me spravi pokonci izgradnja tehnologije za pomoč vsakodnevnim Američanom v resničnem svetu. Nakup ali prodaja stanovanja je eden največjih mejnikov v človekovem življenju in delo, ki ga opravljamo, pomaga ljudem po vsej ZDA do lastništva stanovanja na enostavnejši, zanesljivejši in hitrejši način.

At Odprta vrata, vsak dan sprejmemo na stotine odločitev, ki temeljijo na podatkih. Naše ekipe uporabljajo vse od vzročnega sklepanja do strukturnih ekonometričnih modelov do globokega učenja, ki poganja naše najsodobnejše cenovne modele.

Toda ko pokukate pod pokrov, je veliko hevristik. Ljudje uporabljajo hevristiko, ker deluje, vendar hevristika deluje na sredini in odpove na robovih. Ko poglobljeno razmislite o osnovnih mehanizmih, kako se ljudje obnašajo, lahko začnete abstrahirati načelne okvire, ki strogo posplošujejo te hevristike. To je moja vizija in upam, da bomo zgradili te načelne okvire, da bomo lahko odklenili lažje, boljše in hitrejše lastništvo stanovanj za milijone več Američanov.

Na svojem profilu LinkedIn povabite podatkovne znanstvenike, da sodelujejo z vami pri reševanju bilijonov dolarjev vrednega problema podatkovne znanosti, ki je pomemben za sto milijonov vsakdanjih Američanov. Kaj iščete pri potencialnih kandidatih?

V bistvu iščemo ljudi z dvema značilnima lastnostma: supermočjo za kvantitativno in sistematično razlago sveta ter sposobnostjo pragmatičnega dela nazaj od stranke.

Globoko verjamem v upravljanje velesil. Po mojih izkušnjah so najboljši podatkovni znanstveniki v obliki črke T: vedo malo o veliko in veliko o malem. In v mojem primeru veliko o zelo malo! Ne pričakujemo, da bodo ljudje vedeli vse. Vendar pričakujemo, da bodo ljudje v nečem izjemni. In če stvari postavite na prave načine, lahko sestavite ekipo ljudi s komplementarnimi supermočmi, ki lahko skupaj ustvarijo čarovnijo.

To ni kliše. Kot pravi Isaac Asimov: "Nobene dovolj napredne tehnologije ni mogoče ločiti od magije." Nepremičnine so bilijon dolarjev vredna panoga, ki se desetletja ni spremenila. Začeli smo šele praskati po površini, vendar smo že postavili standarde za prihodnja leta. Ko bomo zbrali superzmogljive ekipe in pospešili svojo vizijo, bomo ustvarjali čarovnijo.

Oglejte si naše odprte vloge tukaj.

Ali želite še kaj povedati o Opendoorju?

Glede na moje precej nenavadno ozadje – raziskave računalniške biologije, personalizacija Amazona, dvakratni ustanovitelj zagonskega podjetja in svetovalec več kot ducatu drugih zagonskih podjetij – sem verjetno videl notranjost 15–20 organizacij podatkovne znanosti. Nedvoumno lahko rečem, da ima Opendoor najbolj fascinantne tehnične izzive med vsemi organizacijami, kar sem jih videl.

Skupaj s tem je sam obseg in vpliv tega, kar počnemo. V našem svetu preprosto ni veliko bilijonskih problemov. Vsekakor jih ni veliko, ki delujejo v tako arhaičnem statusu quo. V samo nekaj letih smo ta model obrnili na glavo in pokazali, da obstaja hitrejši, preprostejši in zanesljivejši način za izvajanje stvari, ki združuje najboljše iz sofisticirane podatkovne znanosti in operacij, osredotočenih na stranke. Ampak, šele začeli smo. Ugotoviti, kako lahko uporabimo nove nabore podatkov in znanost o podatkih svetovnega razreda, da pridemo na naslednjo raven, je vznemirljiv tehnični izziv, ki bo pomagal milijonom Američanov po Združenih državah.