Кушал Чакрабарті, віце-президент з досліджень і науки про дані в Opendoor – Інтерв’ю-серія

Кушал Чакрабарті є віце-президентом з досліджень і науки про дані в Opendoor, провідній цифровій платформі для житлової нерухомості.

Що спочатку привернуло вашу увагу до машинного навчання і науки про дані?

Я завжди бачив світ у числах, але тільки в коледжі я зрозумів, що наука про дані – це моє справжнє покликання. І я майже точно можу вказати момент: “Введення в програмування з MATLAB”. Дивлячись на той 3D-контурний графік на екрані MATLAB, я подумав: “Чекайте хвилинку…” Це було як кохання з першого погляду для мене.

Для мене наука про дані – це найближче, що я коли-небудь зможу побачити “розум Бога”. Незалежно від того, чи ви віряни, чи ні, є явна основна механіка того, як працює світ. Ми не маємо привілею бачити її безпосередньо, але ми отримуємо можливість спостерігати її артефакти – дані. І наука і мистецтво відтворення цієї основної механіки – це наука про дані.

Чи можете ви обговорити деякі зміни, яких ви були свідками в галузі науки про дані за останні роки?

Є дві широкі тенденції, яких я помітив за свої майже два десятиліття в галузі.

Перша – створення піддисциплін. Коли я починав, не було розрізнення між інженерією даних, наукою про рішення та машинним навчанням. Якщо ви хотіли робити складну математику, вам доводилося робити все інше – просто не було іншого варіанту. Сьогодні, враховуючи, як далеко розвинулася галузь, люди починають спеціалізуватися в піддисциплінах. Це неминуче в будь-якій зрілій галузі – сотні років тому було тільки кілька видів лікарів, але сьогодні їх десятки.

Друга – широке демократизування галузі. Сьогодні існує велика кількість інструментів, які роблять галузь експоненціально більш доступною для новачків. Хоча я, безумовно, ціную, що не потрібно писати код на C++ для алгоритму вперед-назад, це насправді двосічний меч: багато сучасних практиків вважають ці інструменти чорними скриньками і не розуміють, чому певні речі були спроектовані для роботи певним чином, і тому мають труднощі з вибором правильного інструменту для правильної роботи.

Яке ваше поточне бачення майбутнього науки про дані в Opendoor?

То, що мотивує мене щоранку, – це створення технологій, які допоможуть звичайним американцям у реальному світі. Купівля або продаж будинку – одне з найбільших подій у житті людини, і робота, яку ми робимо, допомагає людям по всьому США досягти володіння будинком простішим, певнішим і швидшим способом.

У Opendoor ми приймаємо сотні даних-орієнтованих рішень щодня. Наші команди використовують все – від каузальної інференції до структурних економетричних моделей та глибокого навчання, яке приводить наші моделі ціноутворення до найвищого рівня.

Але коли ви заглядаєте під капот, там багато евристики. Люди використовують евристику, бо вона працює, але евристика працює в середині і не працює на краях. Коли ви глибоко думаєте про основні механізми того, як люди поводяться, ви можете почати абстрагувати принципові рамки, які строго узагальнюють ці евристики. Моя візія і надія полягають у тому, щоб побудувати ці принципові рамки, щоб ми могли розблокувати легше, краще і швидше володіння будинком для мільйонів американців.

На вашому профайлі LinkedIn ви запрошуєте вчених-даних працювати з вами, щоб вирішити трильйон-доларову проблему науки про дані, яка стосується ста мільйонів звичайних американців. Що ви шукаєте в потенційних кандидатах?

Ми фундаментально шукаємо людей з двома відмінними рисами: надприродною здатністю кількісно і систематично пояснювати світ, і можливістю практично працювати назад від клієнта.

Я глибоко вірю в управління надприродними здібностями. За мого досвіду, найкращі вчені-даних мають форму Т: вони знають трохи про багато речей і багато про небагато речей. І в моєму випадку – багато про дуже небагато! Ми не очікуємо, що люди знають все. Ми, однак, очікуємо, що люди будуть винятковими в чомусь. І якщо ви все встановите правильно, ви можете зібрати команду людей з комплементарними надприродними здібностями, які – разом – можуть створити магію.

Це не кліше. Як говорить цитата Айзека Азімова: “Будь-яка достатньо розвинена технологія є нерозрізнюваною від магії.” Нерухомість – це трильйон-доларова галузь, яка не змінилася десятиліттями. Ми тільки почали царапати поверхню, але вже встановили стандарт на роки вперед. Коли ми привабовуємо супер-команди і рухаємося вперед нашої візії, ми створимо магію.

Перегляньте наші відкриті вакансії тут.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Opendoor?

Ураховуючи мою досить незвичайну освіту – дослідження комп’ютерної біології, персоналізація Amazon (AMZN ), двічі засновник стартапу і радник десятка інших стартапів – я, мабуть, бачив інтер’єр 15-20 організацій науки про дані. Я можу беззаперечно сказати, що Opendoor має найцікавіші технічні завдання з будь-якої організації, яку я бачив.

До цього додана масштаб і вплив того, що ми робимо. Просто немає багатьох трильйон-доларових проблем у нашому світі. І точно немає багатьох, які працюють у такій архаїчній ситуації. За кілька років ми перевернули цю модель і показали, що є швидший, простіший і певніший спосіб робити речі, який поєднує найкраще з розвиненою наукою про дані і клієнто-орієнтованими операціями. Але ми тільки почали. Вирішення того, як ми можемо використовувати нові набори даних і світову науку про дані, щоб перейти на наступний рівень, – це захоплююче технічне завдання, яке допоможе мільйонам американців по всьому США.