Airbnb пытается построить самое надежное сообщество в мире, команда Trust and Safety работает днем и ночью, чтобы защитить платформу от злоупотреблений и мошенничества. Инженеры и команды, которые изучают данные, разработали framework для защиты сообщества.
Как работает эта система?
Обеспечение безопасности нашего сообщества, как онлайн, так и офлайн — наша главная работа. В настоящее время более 200 миллионов гостей посетили дома наших владельцев, а негативные инциденты встречаются крайне редко. Тем не менее, мы постоянно работаем над улучшением нашей платформы, нашей политики и наших мер защиты, потому что даже один инцидент — это много.
Фактически, Trust and Safety — это отдел с офисами в Сан-Франциско, Портленде, Дублине и Сингапуре охватывает весь мир. Наша команда состоит из таких инженеров, как я, а также агентов по реагированию 24/7, Data Scientists, Product Managers, дизайнеров, менеджеров по коммуникации с правоохранительными органами, кризисных менеджеров и специалистов по защите жертв, а также эксперты по конфиденциальности, кибербезопасности, страхованию и мошенничеству — все работают вместе, чтобы обеспечить безопасность нашего сообщества.
С точки зрения технологии, система обнаружения рисков Airbnb включает в себя широкий спектр моделей машинного обучения (Machine Learning), обучающихся на огромных объемах исторических данных, наборах правил и эвристик, построенных на многолетних наблюдениях и экспериментах, кластеринге, системах обнаружения аномалий и многом другом.
Онлайн-бизнес сталкивается со многими рисками. Например, провайдеры электронной почты выделяют значительные ресурсы для защиты пользователей от спама, в то время как платежные компании имеют дело с возвратными платежами по кредитным картам.
С какими рисками сталкивается ваша команда? Можете ли вы предотвратить риски?
Airbnb — очень сложный бизнес с уникальным набором вызовов, мы стремимся преодолеть разрыв между онлайн- и офлайн-миром. В результате, мы сталкиваемся с широким спектром рисков: от поддельных описаний инвентаря, находящегося в квартире, до перехвата аккаунтов, фишинга, спама, возвратных платежей и так далее. В команде Trust and Safety мы ежедневно работаем, чтобы укрепить защиту, снизить риск и предотвратить появление плохих игроков. Сохранение наших гостей и хостов в безопасности — как онлайн так и офлайн — наша главная задача.
Хоть мы не можем устранить все риски в хостинге или путешествии, мы стремимся обеспечить каждому наилучший опыт использования Airbnb. К счастью, это уже относится к более чем 99% хостов и гостей, но всегда есть что улучшить, и мы никогда не перестанем работать, чтобы сохранить наше сообщество в безопасности и заслужить доверие.
Каково будущее Machine Learning для вас?
Я думаю, что сила машинного обучения заключается в данных, на которых система обучается, и в приложениях к реальным проблемам. Я рад, что Machine Learning становится все более популярным. С помощью машинного обучения мы можем менять мир: улучшать указания маршрутов, инструменты перевода. Мы можем сделать онлайн-сервисы, такие платформы как Airbnb, более безопасными для пользователей.
Airbnb работает в более чем 190 странах мира и в более 65 000 городов.
Что дальше? Какие планы у компании есть на будущее?
Сейчас у нас 4 миллиона владельцев жилья в более чем 191 странах, что делает Airbnb больше, чем топ-5 гостиничных сетей мира. Более 200 миллионов человек путешествовали с Airbnb с момента основания в 2008 году и где-то 2 миллиона человек каждую ночь по всему миру останавливаются у владельца из нашего списка.
Airbnb начался как сообщество для обмена жильем, где люди могут предлагать и бронировать уникальные квартиры, дома, комнаты по всему миру, но жилье — это только одна часть поездки. В ноябре прошлого года мы запустили платформу Experience, где путешественники действительно могут увидеть город глазами местных, а не туристов, благодаря местным экспертам, которые разделяют увлечения с нашими гостями. Мы хотели бы сменить образ мышления путешественников и дать им возможность по-настоящему погрузиться в место своего путешествия и познакомиться с аутентичным колоритом города.
Например, если кто-нибудь прибывает в Сан-Франциско, вероятно, будет часами слоняться по городу, чтобы увидеть the Golden Gate Bridge, Fisherman’s Wharf или покушать в Bubba Gump Shrimp — это не настоящий SF. Мы хотели бы, чтобы туристы чувствовали себя местными жителями и изведали такие места, как Dolores Park, останавливались у книжного магазина Borderlands или отправились в пекарню Tartine.
Какой самый ценный опыт вашей карьеры ENGINEering Manager в Airbnb и что можете посоветовать другим инженерам?
Я начал работать в Airbnb в начале 2014 года на должности Software Engineer, работал над обнаружением мошенничества. По мере роста компании мы столкнулись с более сложными технологическими и деловыми вызовами. Системы и процессы, которые работали пару лет назад, не всегда масштабировались, как ожидалось. Я всегда был заинтересован в представлении своего видения людям, с которыми работаю, помогал команде расти, совершенствовал наши процессы, такие как найм новых сотрудников, onboarding, M&A и работал на грани различных дисциплин, таких как управление, законность и уступчивость. Я думаю, что все это в конечном итоге привело меня к тому, чтобы перейти к технической ведущей роли, которая впоследствии привела к переходу на роль Engineering Manager. Я бы рекомендовал другим инженерам никогда не переставать учиться, продолжать бросать вызов самим себе и находить область, которой они были бы увлечены.
Подробнее о своем опыте работы и о применении Machine learning Дмитрий расскажет 29 сентября на конференции IT Arena.
