Mašininio mokymosi inžinieriumi dirbantis KTU studentas – DI kuria naujas darbo vietas

Tiesa, pats Simonas karjeros šioje srityje siekti pradėjo gana netikėtai.

„Bakalauro studijų metais baigiau politikos mokslus, o magistrantūroje KTU studijavau Didžiųjų verslo duomenų analitiką. Tada ir supratau, kad labiausiai noriu dirbti su duomenimis“, – atvirauja S. Adomavičius, šiuo metu įmonėje „Telia“ dirbantis mašininio mokymosi inžinieriumi.

Jauna ir perspektyvi sritis

Verslas – dinamiška sritis, kurioje, norint išlaikyti pozicijas, reikalinga greita reakcija į kintančias rinkos tendencijas ir nuolat augančius klientų poreikius. Pasak įmonės „Telia“ Duomenų įgalinimo skyriaus vadovės Vaivos Mikelevičienės, šiandien rinka ir analitikos tendencijos diktuoja, kad daugybę verslo problemų galima išspręsti pasitelkus mašininio mokymosi algoritmus.

„Tai padeda būti pirmiems teikiant naujus pasiūlymus tiek klientams, tiek įmonės darbuotojams“, – pažymi V. Mikelevičienė.

Kadangi sričių, kuriose galima pritaikyti mašininio mokymosi algoritmus yra daug, o pati sritis ganėtinai jauna, užduočių spektras, kurį atlieka inžinieriai, yra platus. Dažniausiai įmonėse mašininio mokymo inžinieriai prižiūri duomenų mokslininkų kurtus modelius, palaiko virtualias darbo aplinkas, paruošia duomenis, vysto platformas, siekiant pagerinti turimą infrastruktūrą.

„Šioje pozicijoje susipina įvairios disciplinos. Mano pagrindinis darbas – prižiūrėti duomenų mokslininkų sukurtus modelius. Taip pat rūpinuosi, kad duomenų mokslininkai turėtų visus reikalingus įrankius greitai ir efektyviai dirbti“, – kalba S. Adomavičius.

Platus žinių spektras – ne privalumas, o būtinybė

Pagrindiniai iššūkiai, su kuriais susiduria šie specialistai, yra visai ne įvairių disciplinų susipynimas tarpusavyje, o lankstumas, gebėjimas greitai atlikti eksperimentus verslo problemos rimtumui identifikuoti ir aiškiai perduoti tolesnius sprendimus kolegoms.

„Einant šiuo keliu, labai svarbu turėti platų žinių spektrą. Tikrai nebūtina būti visų sričių meistru, bet su laiku visos sukauptos žinios pradeda kristalizuotis į konkrečius ir apčiuopiamus įgūdžius, padedančius apsispręsti dėl karjeros galimybių ateityje“, – kalba Simonas.

Nors mašininio mokymosi inžinierių galimybės yra ganėtinai plačios, realybėje jiems tenka nemenkai pasistengi ir sukaupti pakankamai patirties, kad galėtų tapti šiais specialistais. V. Mikelevičienės nuomone, kitas labai ryškus iššūkis yra sugebėti atsirinkti tinkamiausią sprendimą sau, komandai ar net organizacijai iš tokios gausios aibės pasirinkimų.

„Ne paslaptis, kad technologijų augimas ne vienerius metus buvo laikomas ženkliai spartesniu nei žmogaus sugebėjimas prisitaikyti prie pokyčių. Šios srities specialistams svarbu žinoti, kad net sukūrus patį geriausią mašininio mokymosi sprendimą, reikės įdėti nemažai pastangų, kad tas sprendimas įsilietų į organizacijos procesus“, – pastebi ji.

Minkštųjų kompetencijų svarba

Be visų techninių kompetencijų, kurių reikia mašininio mokymosi inžinerijoje, šiems specialistams reikia minkštųjų kompetencijų. „Įmonėje vadovaujamės „traukimo“ principais, tad gebėjimas planuoti ir įvertinti, kiek darbai galėtų užtrukti, o kolegai susidūrus su problema – ištiesti pagalbos ranką, yra labai vertinamos savybės“, – pabrėžia įmonės „Telia“ atstovė.

Įvairiapusiškumas, smalsumas, domėjimasis analitikos pasaulio tendencijomis, gebėjimas dirbti komandoje ir komunikabilumas  – tai tik keletas savybių, kurių reikia mašininio mokymosi inžinieriams. Tuo tarpu Simonui laviruoti tarp skirtingų – techninių ir minkštųjų kompetencijų padeda įvairialypis išsilavinimas – bakalauro studijose baigti politikos mokslai, o magistrantūroje – Didžiųjų verslo duomenų analitika.

„Aš džiaugiuosi savo pasirinktomis studijomis, nes per tuos metus išmokau pakankamai daug, kad galėčiau nurungti kai kuriuos matematikus ir informatikus, su kuriais teko varžytis. Tai puiki pamoka, kad turint pakankamai laiko ir pastangų – daug kas tampa įmanoma“, – sako S. Adomavičius.

Karantinas tapo galimybe

Pradėjęs studijuoti KTU magistrantūros programą, S. Adomavičius buvo visai neseniai pradėjęs dirbti viename iš didžiųjų bankų. Tuo pat metu, Lietuvą netikėtai užplūdo karantino banga, kuri jam visgi tapo ne problema, o galimybe.

„Būtent dėl jos aš galėjau skirti daug laiko naujos srities pažinimui, nes jei ne jis, kažin ar būčiau tiek daug laiko skyręs studijoms, kiek tuo metu skyriau. Kita vertus, aš tvirtai žinojau, ko aš noriu ir tikėjau savimi: turėjau viziją ir planą, kaip atsidursiu ten, kur noriu būti“, – prisiminimais dalijasi jis.

Keisti studijų kryptį S. Adomavičių paskatino nuolatinis savęs ieškojimas ir noras daryti prasmingus darbus, tačiau jis ilgą laiką nežinojo, kas tai galėtų būti ir tik smalsumas jį atvedė į dabartinę poziciją.

„Iš pradžių dirbau pardavimų srityje ir domėjausi verslumu. Vėliau bandžiau kurti savo verslą ir atsidūriau marketinge, bet galiausiai supratau, kad mane domina skaičiai, įvairūs modeliai ir duomenų analitika“, – pasakoja Simonas.

Pradėjus studijuoti, didžiausias iššūkis, su kuriuo susidūrė Simonas, buvo visiškai nauja ir nepažįstama sfera, o jis norėjo kuo geriau suvokti dėstomus dalykus. „Galiausiai studijos davė man tai, ko aš norėjau – baigęs studijas iš tiesų supratau, koks platus duomenų pasaulis ir kokios plačios mano galimybės šiame pasaulyje atrasti save“, – neslepia S. Adomavičius.

Pati magistrantūros studijas pabaigusi įmonės „Telia“ atstovė V. Mikelevičienė sako, kad magistrantūros metu turėjo galimybę iš studijų pasisemti daugiau žinių ir kompetencijų: „Esu mačiusi ne vieną pavyzdį, kai dirbantys ir magistrantūroje studijuojantys darbuotojai sukuria labai inovatyvius ir organizacijoms labai vertingus sprendimus. Tad vienareikšmiškai – studijuojantys darbuotojai yra labai vertinami darbinėje aplinkoje.“

Darbuotojams, pradedantiems darbą magistro studijų metu, „Telia“ įmonėje suteikiamas lankstesnis darbo grafikas. „Taip pat turime papildomų mokslui skiriamų dienų, išnaudojamų, pavyzdžiui, darbų gynimui ar egzaminų sesijoms“, – priduria V. Mikelevičienė.