«Я учился в GeekBrains, чтобы внедрить AI у себя в компании»

— Здравствуйте, Константин. Давайте начнем с классического образования. Где и на кого вы учились после школы? 

После школы я поступил в Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики (СибГУТИ) на факультет «Экономика и управление по отраслям». На тот момент казалось, что быть экономистом очень хорошо и перспективно. Ну и родители подсказали.

— С чего началась и как развивалась карьера?

Начинал я менеджером по продажам в компании «Телетрейд». Но быстро понял, что продаю услугу по законному отъему денег у доверчивых людей, и ушел из компании.

Изначально хотелось связать жизнь с финансовыми рынками, числами и красивыми графиками, но в своем городе найти работу мечты не удалось. В итоге устроился менеджером по продажам в компанию «Лабатон», она занималась продажей и сервисным обслуживанием офисной техники. Спустя некоторое время я стал ее директором и учредителем.

— Как она изменилась с тех пор?

Та компания, в которую я устраивался, и текущая — это, как говорится, две большие разницы. Я начал развивать оказание IT-услуг, создание инфраструктурных проектов. Добился высокой степени автоматизации компании, и это сказалось на численности и составе персонала — его стало заметно меньше. Сейчас в компании работает 5 человек.

— Что за IT-проекты, расскажите, что делаете и для кого?

Один из первых наших проектов был для Новосибирского монтажного техникума. Для них была внедрена инфраструктура на базе MS Windows 2008R2: два доменных контроллера, DHCP. Файрвол — Allied Telesis, фильтрация контента — UserGate Web Filter.

Cтуденты техникума — это довольно агрессивная среда в плане информационной безопасности, так что мы реализовали групповые политики, сильно ограничивающие действия студентов. Для разных студентов — разные политики.

Сейчас мы запускаем свой сервис облачного видеонаблюдения с сильной видеоаналитикой. Например, распознаванием лиц и объектов, подсчетом посетителей, распознаванием автомобильных номеров.

Даже продажи многофункциональных печатающих устройств с системами управления документами (доступ к МФУ по карте, квотирование печати, подсчет затрат на печать) становятся иногда емкими ИТ-проектами, потому что включают развертывание инфраструктуры на базе MS Windows Server 2016, MDS и программного обеспечения для автоматического распознавания текста и таблиц.

— Вы сильно изменили профиль компании. Наверное, многому приходилось учиться в процессе?

Да, постоянно приходилось что-то осваивать. Например, я прошел группу курсов Microsoft на получение сертификата MSCA — Microsoft Certified Solutions Associate (этот статус подтверждает наличие основных базовых навыков работы с технологиями Microsoft — прим. ред.).

В 33 года я прошёл курс повышения квалификации в НГТУ «Программист за 1 год». Помимо программистских навыков, в 2015 году получил степень MBA в Московской бизнес-школе, где также прошёл много небольших курсов, в том числе по интернет-маркетингу, HTML и CSS.

— Ваша компания была на «Цифровом прорыве» в Казани. Какой проект там представляли?

Мы показывали там проект для «Газпрома» — прогнозирование ширины стенки трубы нефтепровода, исходя из показаний датчиков дефектоскопа. В финале в Казани мы заняли седьмое место в своей категории, а на региональном этапе до этого были победителями. Для участия построили прогнозную модель аварийности в ЖКХ. Взаимодействие с моделью производилось через web-сервис, созданный нами. И в финале, и на региональном этапе конкурса я был лидером команды и специалистом по машинному обучению.

— Интересный опыт! А какие у вас повседневные рабочие обязанности?

Я директор. Директор – человек, который может компанию вырастить, сделать прибыльной или убить. Чтобы принимать правильные решения, необходимо анализировать рынок, пытаться его прогнозировать. Не все проходит гладко — были две неудачные попытки запустить новое направление на пустом рынке.  Последствия были печальны, компания понесла финансовые потери, пришлось распустить персонал.

Также для тестирования тех или иных бизнес-идей необходимо задействовать инструменты интернет-маркетинга. Сайты я делаю сам. Часто и инструменты продвижения выбираю, и настраиваю их самостоятельно. Ну и конечно, на мне управление персоналом: планирование, организация, мотивация, контроль.

— Хм, вас можно назвать профессионально состоявшимся человеком. Зачем тогда вы пошли учиться в GB?

Мне работать до пенсии еще 29 лет. За 29 лет изменится вся наша жизнь — как трудовая, так и личная. Когда я учился в 2000 году на первом курсе, самым современным средством коммуникации был пейджер. А сейчас уже мало кто вспомнит, что это вообще такое.

Я хотел бы возглавить изменения, происходящие в нашей жизни. Мне нужны были знания в области искусственного интеллекта, ведь он будет внедряться в личной и корпоративной жизни все больше и больше. Именно поэтому я выбрал именно это направление для обучения. GeekBrains я предпочел из-за фундаментального подхода к обучению, здесь одинаково хорошо даются азы и продвинутая часть материала.

— Раньше самостоятельно что-то изучали в области искусственного интеллекта? 

Я начинал самостоятельно изучать статистику, комбинаторику, теорию вероятностей. Прошел курс Python для Data Science на Coursera. Последний хоть и позиционировался для всех, но математику там давали очень поверхностно, упор делался уже на прикладную часть. Обучение шло долго и не очень результативно. Но статистику я хорошо освоил.

— Что было самым интересным во время обучения в GeekBrains, какие задания нравилось выполнять?

Больше всего нравилось выполнять задания, привязанные к жизни. Например, прогнозирование цены квартиры, исходя из определенных параметров.

— Руководители компаний обычно заняты весь день. Как удавалось совмещать работу и учёбу?

Иногда обучение проходит иногда вечерами, но чаще я просыпался на 1,5 часа раньше и слушал лекции или выполнял задания. Из-за разницы во времени я почти никогда не слушал преподавателей в реальном времени. Только в записи.

— Какие приёмы помогали справляться с нагрузкой?

Самые продуктивные часы – это утренние часы. Старайтесь сложные задания или лекции выполнять именно в часы наивысшей продуктивности. Если задача не решается вообще, оставьте её на день, решение обязательно придет.

— Что и как из новых знаний вы применяете в своей компании?

Сейчас я использую методы машинного обучения в анализе внутренних и внешних данных компании для прогнозирования спроса на продукцию и услуги. Создаю системы для автоматического сбора информации.

У нас небольшая компания, и когда дело касается сбора информации, ее анализа и построения прогноза, я все делаю сам. Собираю информацию, анализирую движение товаров у поставщиков (благо у многих есть API). Соотношу эту информацию с отгрузками в своей компании.

Есть ещё один проект, который пока не реализован в полной мере. Я собираю информацию о продаже коммерческой и некоммерческой недвижимости и обобщаю её. Веду мониторинг количества вакансий в регионе, а также мониторинг экономических показателей региона. Имея всю эту информацию, можно искать зависимости с целью прогнозирования спроса.

Машинное обучение я также использую на финансовых рынках для статистических арбитражных стратегий, прогноза цен активов, исходя из большого количества факторов.

Вообще, при появлении нового бизнес-процесса в компании я в первую очередь думаю, как его реализовать без или с минимальным участием человека. И в этом мне очень помогают инструменты ИИ.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование