Міжнародний день жінок в інженерії: історія Ольги Татаринцевої, Enterprise Data Scientist в ELEKS

Вже більше семи років в ІТ-сфері Ольга показує, що ця галузь немає статі і кожен, хто прагне розвитку та можливостей, буде досягати поставлених цілей, якщо плідно працюватиме. 

Прикладні науки завжди були моєю сильною стороною. Хоч я і вчилася у школі з поглибленим вивченням іноземних мов, при вступі в університет без особливих роздумів обрала для себе математичний факультет, спеціальність «інформатика». 

Після завершення магістратури працювала над кандидатською дисертацією за спеціалізацією «математичне моделювання». Тема дисертації була пов’язана зі створенням методології для побудови онтологій – концептуальних схем для опису реального світу (ontology ENGINEering). Під час роботи над дисертацією завдяки програмі з обміну їздила до Великої Британії як дослідник та працювала у місцевому університеті. Це був дуже цікавий досвід.

Саме під час моїх перших кроків в академії та написання дисертації я почала працювати в продуктовій компанії. Компанія надавала сервіс моніторингу (Monitoring as a Service). У штаті працювало дві команди розробників, які власне писали платформу, та команда технічної підтримки кінцевих користувачів. Я прийшла на позицію інженера технічної підтримки. Команда займалась віддаленою технічною підтримкою мереж та серверів клієнтів. Я часто проявляла ініціативу щодо створення процесів для налагодження роботи нашої команди. Знаю, що багато зі створених підходів прижилися у компанії на довгий період часу. Напевно, саме завдяки тому, що я робила нашу роботу більш ефективною, я і отримала пропозицію стати керівником цього департаменту. Цікаво, що такої позиції у компанії до того часу не було. Її створили, бо компанія розвивалась та потрібні були структурні зміни в процесах та підходах до роботи, які я вже почала впроваджувати. 

У 2015 році Львівська ІТ-Школа LITS запустила перший курс з машинного навчання у Львові. Викладачем був Сергій Шельпук. Саме тоді я познайомилась з Data Science і зрозуміла, як можу на практиці використати теоретичні знання, що здобула в університеті. Випускний проєкт був присвячений визначенню аномальної поведінки серверів. Вибрала цю тему, бо вона виглядала цікавою для імплементації у продукті, де я працювала на той момент. 

Продовжила знайомство з Data Science під час Data Science Summer School в УКУ. Саме після неї мене запросили в ELEKS. 

Коли ми проговорювали пропозицію та умови роботи в компанії, мені описали ціль мого першого проєкту. Це була внутрішня ініціатива компанії, ідея якої йшла від топ-менеджменту. Завдання було таким – створити метрики та розробити модель, яка б показувала, наскільки успішний кожен з проєктів компанії. Відповідно зниження показників метрики вказувало б, який з проєктів потребує додаткової підтримки чи контролю. Чесно кажучи, це було очевидним, що задача нетривіальна та повна невизначеностей. Проєктів, які потребували такого оцінювання, було близько сотні і всі вони мали певні особливості. Тож важливим було створити максимально узагальнені метрики, які би не залежали б від людського фактору чи упередженості. 

Але вже за три місяці я запустила PoC. Насправді сміливо можу сказати, що це був мегацікавий старт у компанії. Я дуже швидко познайомилась з процесами та бізнесом загалом. До того ж підхід, який ми використали для побудови моделі, став предметом багатьох обговорень. 

Саме з цим проектом, я стала першою українкою, яка мала постер-стенд на воркшопі Women in Machine Learning, WiML, який відбувався у рамках конференції Neural Information Processing Systems, NIPS 2017 — одній з найбільших конференцій світу з напрямку машинного навчання.

Цікаво, що на самому NIPS того ж року до однієї із команд вперше в історії конференції в ролі співавторки входила українка. Іншими словами, ми були першими українцями на NIPS/WiML, які представляли саме Україну. 

Знаю, що наступного року учасників від України стало вже набагато більше. І не тільки на цій конференції, а й на інших івентах світового рівня. Це чудовий прогрес.

Щодо проєкту, ми також презентували його на стартап-стенді Web Summit 2018. Провалідували низку гіпотез та сформували доволі чітке бачення його подальшого розвитку. Проте, ця історія потребує окремого обговорення.

Обидві події стали дуже важливими для мого професійного розвитку та визначення напрямку, в якому хочу рухатись. Наприклад, кожен проєкт, представлений на WiML та NIPS був академічним проривом у певному сенсі – нові алгоритми, пропозиції змін до діючих для покращення їх точності на певних дата-сетах, тощо. Відмінність мого проєкту від інших у тому, що він вже використовувався всередині компанії, покриваючи її поточний business need. Саме тоді я зрозуміла, що хочу працювати над використанням даних, займатися аналітикою та машинним навчанням саме для покращення роботи бізнесу.

Тож минулого року, коли в компанії з’явився офіс Strategy Management, я сміливо прийняла пропозицію приєднатись. Зараз я працюю на позиції Enterprise Data Scientist над важливими проєктами для стратегічного розвитку компанії. Більшість ініціатив, до яких залучена, пов’язані з діджиталізацією бізнесу та фасилітацією використання даних в усіх вертикалях компанії. Робота над трансформацією бізнесу – це постійне спілкування з топ-менеджментом компанії і всіма її підрозділами – фінанси, делівері, рекрутинг, сейлз і так далі. А також пошук даних, візуалізація, створення моделей, їх валідація і деплоймент. Це цікаво і до того ж приносить неймовірну користь. 

Наведу невеличкий приклад такого використання даних. Зрозуміло, що однією з найгарячіших тем зараз є світова економічна криза, способи її подолання, мінімізація її впливу на бізнес та на кожного з нас (не маю на увазі спеціалістів певної компанії чи галузі). Так, ELEKS активно використовує дані та аналітику, щоб бізнес продовжував розвиток навіть у часи турбулентності. 

Я впевнена, що сучасний світ повний можливостей. Шукайте способи самореалізації, не бійтесь викликів. Йдіть за своєю мрією та робіть те, що вас надихає. Думаю, так ви однозначно досягнете успіху.

Автор: Ольга Татаринцева, Enterprise Data Scientist в ELEKS