Opendoor Araştırma ve Veri Biliminden Sorumlu Başkan Yardımcısı Kushal Chakrabarti – Röportaj Dizisi

Kushal Chakrabarti, Araştırma ve Veri Biliminden Sorumlu Başkan Yardımcısıdır. Açık kapı, konut gayrimenkulü için lider bir dijital platform.

Başlangıçta sizi makine öğrenimi ve veri bilimine çeken şey neydi?

Dünyayı her zaman rakamlarla görmüşümdür, ancak üniversiteye kadar veri biliminin benim asıl amacım olduğunu fark etmemiştim. Ve şu anı hemen hemen tam olarak belirleyebilirim: "MATLAB ile Programlamaya Giriş." MATLAB açılış ekranında o 3B kontur grafiğini görmek “Bir dakika…” oldu, benim için ilk görüşte aşk gibiydi.

Bana göre veri bilimi, "Tanrı'nın zihnini" görmeye en yakın olduğum şey. Dindar olsanız da olmasanız da, dünyanın işleyişinin altında yatan bir mekanizma olduğu açıktır. Doğrudan görme ayrıcalığına sahip değiliz, ancak eserlerini - verilerini gözlemleyebiliyoruz. Ve bu temel mekanizmayı yeniden yapılandırma bilimi ve sanatı veri bilimidir.

Yıllar boyunca veri bilimi alanında kişisel olarak tanık olduğunuz evrimden biraz bahsedebilir misiniz?

Bu alanda yaklaşık yirmi yılda fark ettiğim iki geniş eğilim oldu.

Birincisi, alt disiplinlerin oluşturulmasıdır. Rütbelere girdiğimde, veri mühendisliği ile karar bilimi ve makine öğrenimi arasında bir ayrım yoktu. Süslü matematik yapmak istiyorsanız, gerisini de yapmanız gerekiyordu - başka bir seçenek yoktu. Günümüzde alanın geldiği nokta göz önüne alındığında artık insanlar alt disiplinlerde uzmanlaşmaya başlamıştır. Olgunlaşan herhangi bir alanda bu kaçınılmazdır - yüz yıl önce yalnızca birkaç farklı doktor vardı, ancak bugün düzinelerce var.

İkincisi, alanın geniş ölçüde demokratikleştirilmesidir. Bugün, alanı yeni gelenler için katlanarak daha erişilebilir hale getiren çok çeşitli araçlar var. İleri-geri algoritması için C++ kodu yazmak zorunda olmadığımı kesinlikle takdir etsem de, bu aslında iki ucu keskin bir kılıç: bugün birçok uygulayıcı bu araçları kara kutular olarak görüyor ve bazı şeylerin neden belirli şekillerde çalışmak üzere tasarlandığını anlamıyorlar. ve dolayısıyla doğru iş için doğru aleti seçmekte zorlanırlar.

Opendoor'da veri biliminin geleceği için mevcut vizyonunuz nedir?

Beni her sabah uyandıran şey, gerçek dünyada sıradan Amerikalılara yardımcı olacak teknoloji geliştirmek. Bir ev satın almak veya satmak, bir kişinin hayatındaki en büyük dönüm noktalarından biridir ve yaptığımız iş, ABD'deki insanların daha basit, daha kesin ve daha hızlı bir şekilde ev sahibi olmasına yardımcı oluyor.

At Açık kapı, her gün yüzlerce veriye dayalı karar alıyoruz. Ekiplerimiz, nedensel çıkarımdan yapısal ekonometrik modellere ve son teknoloji fiyatlandırma modellerimizi yönlendiren derin öğrenmeye kadar her şeyi kullanır.

Ancak kaputun altına baktığınızda, pek çok buluşsal yöntem var. İnsanlar buluşsal yöntemleri işe yaradıkları için kullanırlar, ancak buluşsal yöntemler ortada çalışır ve kenarlarda başarısız olur. İnsanların nasıl davrandığının altında yatan mekanizmalar hakkında derinlemesine düşündüğünüzde, bu buluşsal yöntemleri kesinlikle genelleştiren ilkeli çerçeveleri soyutlamaya başlayabilirsiniz. Milyonlarca Amerikalı için daha kolay, daha iyi ve daha hızlı ev sahipliğinin kilidini açabilmemiz için bu ilkeli çerçeveleri oluşturmak benim vizyonum ve umudum.

LinkedIn profilinizde, her gün yüz milyon Amerikalı için önemli olan trilyon dolarlık bir veri bilimi sorununu çözmek için veri bilimcilerini sizinle birlikte çalışmaya davet ediyorsunuz. Potansiyel adaylarda ne ararsınız?

Temel olarak iki ayırt edici özelliğe sahip insanları arıyoruz: dünyayı niceliksel ve sistematik olarak açıklayan bir süper güç ve müşteriden geriye doğru pragmatik bir şekilde çalışma becerisi.

Süper güçleri yönetmeye derinden inanıyorum. Tecrübelerime göre, en iyi veri bilimcileri T şeklindedir: çok şey hakkında biraz, az şey hakkında çok şey bilirler. Ve benim durumumda, çok az hakkında çok şey! İnsanların her şeyi bilmesini beklemiyoruz. Bununla birlikte, insanların bir konuda istisnai olmalarını bekliyoruz. Ve her şeyi doğru şekilde kurarsanız, birlikte sihri gerçekleştirebilecek tamamlayıcı süper güçlere sahip insanlardan oluşan bir ekip oluşturabilirsiniz.

Bu bir klişe değil. Isaac Asimov'un dediği gibi: "Yeterince gelişmiş herhangi bir teknoloji, sihirden ayırt edilemez." Gayrimenkul, onlarca yıldır değişmeyen trilyon dolarlık bir sektör. Sadece yüzeyi çizmeye başladık, ancak şimdiden gelecek yıllar için standartları belirledik. Süper güçlü ekipler kurup vizyonumuzu ilerlettikçe sihir yaratacağız.

Açık rollerimizi inceleyin okuyun.

Opendoor hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Oldukça tuhaf geçmişim göz önüne alındığında - hesaplamalı biyoloji araştırması, Amazon kişiselleştirme, iki kez girişim kurucusu ve bir düzineden fazla başka girişime danışman - muhtemelen 15-20 veri bilimi kuruluşunun içini gördüm. Açık bir şekilde Opendoor'un gördüğüm tüm organizasyonlar arasında en büyüleyici teknik zorluklara sahip olduğunu söyleyebilirim.

Bununla birleştiğinde, yaptığımız şeyin katıksız ölçeği ve etkisi var. Dünyamızda çok fazla trilyon dolarlık sorun yok. Bu kadar arkaik bir statükoda faaliyet gösteren çok fazla şirket kesinlikle yok. Sadece birkaç yıl içinde, bu modeli tepetaklak ettik ve karmaşık veri bilimi ile müşteri odaklı operasyonların en iyilerini birleştiren işleri yapmanın daha hızlı, daha basit ve daha kesin bir yolunun olduğunu gösterdik. Ancak daha yeni başladık. Bir sonraki seviyeye geçmek için yeni veri kümelerini ve birinci sınıf veri bilimini nasıl kullanabileceğimizi bulmak, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki milyonlarca Amerikalıya yardımcı olacak heyecan verici bir teknik zorluktur.