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

Kushal Chakrabarti, konut emlak piyasasının önde gelen dijital platformu Opendoor‘un Araştırma ve Veri Biliminden Sorumlu Başkan Yardımcısıdır.

Sizce makine öğrenimi ve veri bilimi size nasıl çekici geldi?

Her zaman dünyayı rakamlarla gördüm, ancak veri bilimini真正 çağrımdan olduğumu üniversitede anlamıştım. Ve bu anı neredeyse tam olarak belirleyebilirim: “MATLAB ile Programlama Giriş”. MATLAB giriş ekranındaki 3D kontur grafiğini görünce “Bir dakika…” demiştim. Benim için bu ilk görüşte aşktı.

Benim için veri bilimi, Tanrı’nın zihnini görebileceğim en yakın şeydir. Dini inançlara bakılmaksızın, dünyanın işleyişinin altında yatan bir mekanizma vardır. Bu mekanizmayı doğrudan göremeyiz, ancak ürünlerini – verileri – gözlemleyebiliriz. Ve bu mekanizmayı yeniden inşa etmenin bilimi ve sanatı, veri bilimidir.

Veri bilimi alanındaki kişisel gözlemleriniz nelerdir?

Alanımda yaklaşık iki thập yıllık tecrübem boyunca iki geniş eğilimi gözlemledim.

İlki, alt disiplinlerin oluşmasıdır. Ben bu alana başladığım zaman, veri mühendisliği ile karar bilimi veya makine öğrenimi arasında bir ayrım yoktu. Eğer fancy matematik yapmak istiyorsanız, diğer her şeyi de yapmak zorundaydınız – başka bir seçenek yoktu. Bugün, alan o kadar ilerledi ki, insanlar artık alt disiplinlerde uzmanlaşmaya başladılar. Her olgunlaşan alanda olduğu gibi, bu kaçınılmazdır – yüz yıl önce sadece birkaç farklı türde doktor vardı, ancak bugün dozens vardır.

İkincisi, alanın geniş anlamda demokratikleşmesidir. Bugün, bu alanı yeni gelenler için sonsuz daha erişilebilir kılan bir dizi araç vardır. Ben certainly, forward-backward algoritması için C++ kodu yazmak zorunda kalmadığım için minnettarım, ancak bu bir çift taraflı kılıçtır: birçok uygulayıcı, bu araçları siyah kutular olarak tedavi eder ve neden belirli şeylerin belirli şekillerde çalıştığına dair bir anlayışa sahip değildir, ve bu nedenle doğru aracı seçmekte zorluk yaşarlar.

Opendoor’da veri bilimi geleceğiniz için neler planlıyorsunuz?

Her sabah beni uyandıran şey, gerçek dünyada günlük Amerikalılara yardımcı olacak teknoloji geliştirmektir. Bir ev satın almak veya satmak, bir kişinin hayatındaki en büyük kilometre taşlarından biridir ve bizim yaptığımız iş, insanların ABD’de ev sahibi olmasını daha basit, daha kesin ve daha hızlı bir şekilde yapmalarına yardımcı olur.

Opendoor‘da her gün yüzlerce veri odaklı karar alıyoruz. Ekibimiz, neden-sonuç ilişkileri ile yapısal ekonometrik modeller ve derin öğrenme gibi her şeyi kullanıyor ve bu, bizim devlet-of-the-art fiyatlandırma modellerimizi yönlendiriyor.

Ancak motor kapağını kaldırdığınızda, birçok heuristik olduğunu görürsünüz. İnsanlar heuristikleri kullanır çünkü çalışırlar, ancak heuristikler orta noktada çalışır ve kenarlarda başarısız olurlar. İnsanların davranışlarının altında yatan mekanizmaları derinlemesine düşündüğünüzde, bu heuristikleri genelleyen prensipli çerçeveleri soyutlayabilirsiniz. Umarım ve hedefim, bu prensipli çerçeveleri inşa etmek ve milyonlarca daha fazla Amerikalıya daha kolay, daha iyi ve daha hızlı ev sahibi olma imkanı sunmaktır.

LinkedIn profilinizde, bir trilyon dolarlık veri bilimi problemine çözüm arayan veri bilimcilerini çalışmaya davet ediyorsunuz. Potansiyel adaylarda ne arıyorsunuz?

Temel olarak, iki ayırt edici özelliğe sahip insanları arıyoruz: dünyayı nicel ve sistematik olarak açıklama yeteneği ve müşteriden geriye doğru çalışabilme yeteneği.

Ben süper güçleri yönetmeye inanıyorum. Deneyimlerime göre, en iyi veri bilimcileri T-şekillidir: bir konuda çok şey biliyorlar ve bir konuda az şey biliyorlar. Ve benim durumumda, çok az şey hakkında çok şey biliyorum! İnsanlardan her şeyi bilmelerini beklemiyoruz. Ancak, insanların gerçekten iyi olduğu bir şey bekliyoruz. Ve doğru şekilde kurulduğunuzda, birbirini tamamlayan süper güçlere sahip bir ekibi bir araya getirebilirsiniz – birlikte mucizeler yaratabilirsiniz.

İnsanların Opendoor hakkında bilmeleri gereken başka bir şey var mı?

Benim oldukça farklı geçmişim – hesaplamalı biyoloji araştırması, Amazon (AMZN ) kişiselleştirme, iki kez startup kurucusu ve ondan fazla diğer startup’a danışman – sayesinde, muhtemelen 15-20 veri bilimi organizasyonunun içine girdim. Kesinlikle söyleyebilirim ki, Opendoor’un diğer herhangi bir organizasyondan daha ilginç teknik zorlukları vardır.

Bununla birlikte, yaptığımız işin ölçeği ve etkisi de vardır. Dünyada çok az trilyon dolarlık problem vardır. Ve kesinlikle, bu kadar eski bir statüko içinde çalışan çok az problem vardır. Sadece birkaç yılda, bu modeli başaşağı çevirdik ve daha hızlı, daha basit ve daha kesin bir şekilde ev satın alma veya satma yolunun olduğunu gösterdik. Ancak, daha yeni başlıyoruz. Yeni veri kümeleri ve dünya sınıfı veri bilimi kullanarak bir sonraki seviyeye nasıl ulaşabileceğimizi keşfetmek, milyonlarca Amerikalıya yardımcı olacak bir teknik zorluktur.

Açık pozisyonlarımızı burada görebilirsiniz.

Opendoor hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Benim oldukça farklı geçmişim – hesaplamalı biyoloji araştırması, Amazon kişiselleştirme, iki kez startup kurucusu ve ondan fazla diğer startup’a danışman – sayesinde, muhtemelen 15-20 veri bilimi organizasyonunun içine girdim. Kesinlikle söyleyebilirim ki, Opendoor’un diğer herhangi bir organizasyondan daha ilginç teknik zorlukları vardır.

Bununla birlikte, yaptığımız işin ölçeği ve etkisi de vardır. Dünyada çok az trilyon dolarlık problem vardır. Ve kesinlikle, bu kadar eski bir statüko içinde çalışan çok az problem vardır. Sadece birkaç yılda, bu modeli başaşağı çevirdik ve daha hızlı, daha basit ve daha kesin bir şekilde ev satın alma veya satma yolunun olduğunu gösterdik. Ancak, daha yeni başlıyoruz. Yeni veri kümeleri ve dünya sınıfı veri bilimi kullanarak bir sonraki seviyeye nasıl ulaşabileceğimizi keşfetmek, milyonlarca Amerikalıya yardımcı olacak bir teknik zorluktur.