Целін Лі, генеральний директор і співзасновник Zindi – Серія інтерв’ю

Целін Лі – генеральний директор і співзасновник Zindi, найбільшої професійної мережі для фахівців з даних в Африці.

Целін має пристрасть до звільнення потенціалу даних для соціального добра. Целін має доведену історію лідерства на перетині даних і розвитку та відігравала центральну роль у запусках глобальних платформ, включаючи Альянс фінансового включення, insight2impact та тепер Zindi. Робота Целін охоплювала приватний і публічний сектори та різні галузі розвитку, включаючи фінансове включення, розвиток мікро- та малого підприємництва, розвиток ринкової системи, гендер, зміну клімату та громадське здоров’я. Вона жила і працювала в країнах Азії, Латинської Америки та Африки.

Що спочатку привернуло вас до комп’ютерних наук і прикладної математики?

Усю своє життя я любила математику. Коли я дізналася про програму прикладної математики, це просто мало сенс для мене, оскільки я ціную, як дані та математика перекладаються у реальні застосування. Що мені подобається у роботі з даними, так це те, що дані мають історію, яку вони можуть розповісти. Дані можуть бути надзвичайно ефективними, але тільки якщо ви потрапите їх у правильні руки. Це магія.

Які деякі унікальні виклики реалізації рішень з науки про дані та машинного навчання в Африці?

Одним із викликів є те, що набори даних можуть бути розрідженими. Наприклад, якщо ви працюєте над проблемами обробки природної мови для місцевих африканських мов, деякі мови мають лише тисячі носіїв; деякі навіть не мають письмової форми. У вас немає такого ж великого набору даних, як для англійської мови, наприклад. Але саме природа виклику робить рішення ще більш важливими та ефективними.

Коли ви вперше задумалися про концепцію краудсорсингу рішень з даних?

Я дізналася про Kaggle багато років тому, коли була в Сан-Франциско, коли це була ще стартап-компанія. Концепція створення рішень з даних для організацій за допомогою краудсорсингу резонувала зі мною. Але я побачила прогалину в тому, що набори даних і проблеми були явно отримані від великих, здебільшого американських корпорацій, а учасники були здебільшого з “розвиненого світу”. Я працювала багато років у сфері міжнародного розвитку в галузі даних. Я побачила можливість для краудсорсингу проблем для інших регіонів.

У перші дні після запуску платформи вона зазнала краху через велику кількість реєстрацій. Чи були ви якимось чином здивовані тим, як швидко це було прийнято спільнотою?

Я була здивована, але не шокована. Ми явно не очікували такого великого трафіку в перші дні, інакше б платформа не зазнала б краху! Але я знала, що існує попит на ринку серед молодих африканських фахівців з даних та аспірантів на цю платформу. Молоді люди на континенті амбітні, енергійні та інновативні. Вони вклають роботу, і вони зроблять усе можливе. Тому я не була шокована, що онлайн-простір Zindi одразу ж резонував. На Zindi вони можуть зв’язатися з іншими однодумцями з Африки та всього світу, вони можуть розвивати нові навички, зростати свої профілі та портфоліо, і вони можуть отримувати роботу. Крім того, я б хотіла відзначити, що люди були дуже горді тим, що це була африканська платформа, яка розміщувала африканські набори даних та проблеми. Як мені сказав один із фахівців з даних, на Zindi він знайшов свій дім.

DeepMind запустила конкурс на платформі понад рік тому, про що цей конкурс був?

Конкурс DeepMind був присвячений розробці моделей глибокого навчання для ідентифікації морських черепах за допомогою унікальних візерунків на їхніх обличчях. Геометричні візерунки на обличчях морських черепах подібні до відбитків пальців. Але немає великого набору даних із близькими та поза водою зображеннями обличчь морських черепах. Ми працювали з Local Ocean Conservation, місцевою неприбутковою організацією в Кенії, яка мала колекцію тисяч зображень, зібраних за 10 років роботи в галузі охорони морських черепах.

Важливість цих моделей штучного інтелекту полягає в тому, що вони можуть ліквідувати необхідність фізичних міток, які можуть бути дорогими, ненадійними (оскільки вони можуть відпадати або пошкоджуватися) і можуть бути небезпечними для здоров’я морських черепах. У нас було понад 700 учасників, які працювали над цією проблемою. І рішення відкриті, і зараз інші неприбуткові організації працюють над розробкою мобільних застосунків, які використовують отримані алгоритми.

Які інші виклики були запущені на платформі?

Ми провели понад 300 конкурсів на платформі Zindi. Ці конкурси охоплюють різні галузі, технічні області та складність! Що цікаво, так це те, що вони всі є реальними застосуваннями штучного інтелекту та науки про дані, здебільшого в Африці.

Назви деяких із них: використання машинного навчання для прогнозування рівнів забруднення повітря в Кампалі, передбачення рівня споживання енергії 5G-мереж, ідентифікація зсувів за допомогою супутникових зображень, виправлення неправильних та пошкоджених GPS-координат для фітнес-застосунку в Єгипті, ідентифікація слів, пов’язаних з сільським господарством, у луганді (місцевій мові в Уганді) на радіо, вимір біомаси в Кот-д’Івуарі за допомогою супутникових даних.

Список триває! Ви можете переглянути їх усі тут.

У середньому, скільки фахівців з даних працюють над кожною задачею, і наскільки успішними є компанії у вирішенні конкурсів?

Зазвичай від 500 до 1000, або іноді більше, працюють над кожною задачею на платформі. Це залежить від складності проблеми та розміру призового фонду. Ми видали загалом понад 500 000 доларів США переможцям конкурсів у спільноті Zindi.

У нас було багато успішних історій за роки. Наприклад, Zimnat, найбільша страхова компанія в Зімбабве, отримала алгоритми машинного навчання з конкурсу Zindi для передбачення клієнтів, які найбільш ймовірно припинять сплату та покинуть систему. Вони інтегрували ці моделі у свій сервісний داشборд, що дозволило їм зменшити кількість клієнтів, які припинили сплату, на 30% того року! Zimnat також найняла одного з кращих фахівців з даних у Зімбабве.

Компанії володіють правами інтелектуальної власності на три кращі рішення. Окрім самих моделей, компанії дуже цінують те, що сотні розумних людей працюють над їхніми проблемами. Це спосіб протестувати нові ідеї, аутсорсингу проблем, над якими їхні внутрішні команди не мають часу чи технічної можливості працювати, або часто те, що найцінніше, – це просто ін’єкція нових ідей та перспектив.

Чи можете ви розповісти про те, як Zindi потім підключає фахівців з даних до компаній після закінчення конкурсу?

На платформі Zindi зареєстровано загалом 70 000 користувачів (фахівців з даних та штучного інтелекту) з 190 країн світу та 52 із 54 країн Африки. Приблизно 50% наших користувачів навчаються в університеті; 85% мають університетський диплом або навчаються, і 28% – жінки. Наша мета – зробити штучний інтелект та науку про дані доступними для всіх.

Щомісяця приблизно 6 000 користувачів активні на платформі. Це означає, що вони або беруть участь у конкурсах, читají навчальні блоги, спілкуються на форумах обговорення, надсилають прямий месенджер друзям або подають заявки на роботу.

Кожного разу, коли фахівець з даних бере участь у конкурсі, публікує на форумі обговорення або приєднується до команди, ця діяльність додається до його профілю Zindi. Профіль Zindi стає його живим резюме та доказом роботи.

Ми допомагаємо компаніям наймати фахівців з даних та будувати свій талант-пайплайн кількома способами. Ми пропонуємо компаніям корпоративні членства в Zindi, які дозволяють їм отримувати вигоди, включаючи проведення конкурсів на Zindi, де вони володіють правами інтелектуальної власності на три кращі рішення, і вони також можуть наймати фахівців з даних безпосередньо з таблиці лідерів свого конкурсу. Вони також отримують доступ до облікового запису Zindi Talent Search, який дозволяє потенційним роботодавцям шукати профілі Zindi та безпосередньо ідентифікувати та наймати кандидатів на основі їхньої фактичної роботи над різними реальними проблемами, тобто конкурсами.

Яка ваша бачення майбутнього Zindi?

Моя бачення майбутнього полягає в тому, щоб Zindi був визнаний як єдина найважливіша труба мільйонів невідомих та різноманітних фахівців з даних та штучного інтелекту з усього світу. Кожен аспірант-фахівець з даних та штучного інтелекту повинен знати, що йому потрібно прийти на Zindi. Платформа Zindi – це місце, де незалежно від походження вони знають, що можуть розвивати свої навички, зв’язуватися з наставниками та однодумцями, щоб допомогти їм на їхньому шляху, створювати профіль, який демонструє їхні можливості, і отримувати кар’єрні можливості.

І кожна компанія буде потребувати членства в Zindi, щоб залишатися попереду конкурентів, оскільки за кілька років кожна компанія буде конкурувати за якість своїх можливостей науки про дані та штучного інтелекту.

Ми зараз даємо обіцянку всім користувачам Zindi на платформі, що ми змінимо їхнє життя, якщо вони дозволять нам це зробити. Ми вже бачили багатьох молодих людей, які почали на Zindi, борючись навіть з завантаженням свого файлу CSV, і один-два роки пізніше після участі у кількох конкурсах на Zindi, обговорення на форумах та спільної роботи з різними людьми, вони знайшли неймовірні роботи завдяки навичкам та репутації, яку вони здобули на Zindi.

Дякуємо за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Zindi.