Andrej, my sa poznáme síce už dva roky, ale čitatelia o tebe nič nevedia, mohol by si sa im predstaviť - odkiaľ si a kde si študoval?

Narodil som sa, a aj som vyrastal v Bratislave. Tu som aj študoval, konkrétne na Fakulte Informatiky a Informačných Technológií Slovenskej Technickej Univerzity v Bratislave. Zaujímavosťou ešte je, že som strednú školu absolvoval vo francúzštine na Gymnáziu Metodova.

Viem o tebe, že štúdium francúzštiny si využil aj neskôr v pracovnom živote, povedz nám o tom viac.

Počas, a po skončení vysokej školy sa mi podarilo dostať na dve stáže v CERNe vo Švajčiarsku, kde som vyvíjal softvér pre ochranu zariadení urýchľovača. CERN má dva oficiálne jazyky, angličtinu a francúzštinu, a tak som mal výhodu, že som vedel komunikovať v obidvoch.

Aké ďalšie pracovné skúsenosti si ešte mal predtým, ako si prišiel do Slido?

Prax som začal zbierať po prvom ročníku na vysokej škole ako Android vývojár v malej firme. Kanceláriu sme mali v dvoch prenajatých miestnostiach na internátoch v Mlynskej doline. Neskôr som prešiel do Android tímu v Sygicu, kde som si vyskúšal prácu na väčšom produkte. Androidu sa stále venujem ako dobrovoľník. Vo voľnom čase sa starám o aplikáciu vyvinutú v rámci spolupráce so Saleziánmi Don Bosca.

Máš veľmi bohaté skúsenosti s programovaním a vývojom softvéru. V Slido však pracuješ ako Machine Learning inžinier. Je to tvoja prvá skúsenosť s ML a AI?

K strojovému učeniu som sa prvýkrát dostal počas svojej bakalárskej práce, kde sme spolu s ďalšími tromi spolužiakmi pracovali na vývoji softvéru pre odhaľovanie nevhodných komentárov v diskusiách na webe. V tejto téme som pokračoval aj na diplomovej práci, avšak sústredil som sa už na pokročilejšie a zaujímavejšie metódy strojového učenia. Výsledky diplomovej práce sa mi podarilo aj prezentovať na jednej z najlepších konferencií v oblasti spracovania prirodzeného jazyka - EMNLP 2018.

Táto konferencia ti bola osudná v spojitosti s prácou v Slido. Ako to teda bolo?

Áno, práve na tejto konferencii sa pri mne pristavil Marek Šuppa, líder DATA tímu v Slido. Dali sme sa do reči a Marek mi porozprával o rozbiehajúcom sa ML tíme v Slido. Mňa to zaujalo a tak som tu!

V Slido sme obaja súčasťou DATA tímu. Ako by si opísal na čom pracujeme niekomu nezainteresovanému?

Pôvodne sa DATA tím skladal primárne z dátových analytikov, ktorí spracovávali dáta z rôznych zdrojov a prinášali dátové reporty zvyšku firmy. Neskôr sa tím rozrástol o ďalšie dve oblasti a dnes má veľmi široké pole pôsobnosti. Do tímu pribudli dátoví inžinieri, starajúci sa o dátovú infraštruktúru a ML inžinieri, využívajúci dáta na vývoj inteligentných funkcií pre Slido produkt. Keďže cieľom nášho tímu je byť schopný doručiť inteligentné funkcie od prvotnej explorácie až do produkcie, máme v tíme aj produktového manažéra a frontendového vývojára.

Ilustračné foto
Zdroj: Slido
Ilustračné foto

Tvoja pozícia v DATA tíme je ML inžinier. Čo táto pozícia konkrétne zahŕňa, a prečo je dôležitá pre Slido?

Ako som spomínal, cieľom ML inžinierov v Slido je vyvíjať inteligentné funkcie založené na algoritmoch strojového učenia pre Slido produkt. Potenciál využitia algoritmov strojového učenia vidíme primárne v prípadoch, kde vieme používateľom uľahčiť prácu s veľkým objemom dát. V prípade Slido produktu ide najmä o navigáciu používateľov vo veľkom množstve otázok alebo vytvorenie prehľadu kľúčových tém a sentimentu, ale aj pomoc pri hľadaní nesprávnych odpovedí v kvízových otázkach.

Práca ML inžiniera je z veľkej časti experimentálneho charakteru. Častokrát využívame technológie strojového učenia, ktoré sú ešte len vo fáze aktívneho výskumu a nie sú v praxi overené. Mnohé z nich sú zverejnené len niekoľko týždňov, dokonca niektoré ešte neprešli ani recenzným konaním vo vedeckej komunite. Z tohto dôvodu veľakrát dopredu nevieme povedať, aké výsledky naše projekty prinesú. Stávkovanie na takéto technológie na hrane poznatkov nám umožňuje prinášať revolučné riešenia, ktoré vieme implementovať ako jedni z prvých na svete. Počas môjho pôsobenia v Slido sa nám podarilo vytvoriť viacero prototypov, ktoré majú potenciál zlepšiť diskusiu medzi prednášajúcim a publikom na mnohých mítingoch.

Popri práci s týmito novými technológiami sa nám občas podarí posunúť hranice poznania a tieto vedomosti následne zdieľame na konferenciách o strojovom učení. Účasť na konferenciách a diskusia s ostatnými odborníkmi je pre ML inžiniera tiež veľmi dôležitá, nakoľko oblasť strojového učenia sa veľmi rýchlo vyvíja.

Ilustračné foto
Zdroj: Slido
Ilustračné foto

Vďaka tomu, že máš veľké skúsenosti s programovaním, prispievaš aj ako dátový inžinier pri práci s dátovou infraštruktúrou. Bavia ťa aj takéto úlohy?

K vytváraniu produkčného kódu som mal vždy veľmi blízko. Mám rád, keď je kód prehľadný, čistý a ľahko sa udržiava. Pri práci na dátovej infraštruktúre sú tieto aspekty dôležitejšie ako pri experimentovaní, a preto sa mi tieto moje dve roly dopĺňajú. Tým, že mám k programovaniu veľmi blízko, tak sa snažím v oblasti programovania pomáhať ostatným členom tímu, ktorí nemajú tak silné programátorské pozadie. Na práci dátového inžiniera ma baví aj to, že prídem do kontaktu s mnohými zaujímavými technológiami.

Slido DATA tím má veľmi špecifickú kultúru. Môžeš nám ju opísať a taktiež vysvetliť, ako zapadá do celkovej kultúry firmy?

Prvým predpokladom dobrej tímovej kultúry sú podľa mňa ľudia, ktorí si rozumejú a chcú pracovať na tom, aby boli v tíme dobré vzťahy. V našom tíme sa presne takáto skupinka stretla! Rozumieme si pracovne, aj ľudsky, a to sa odráža vo veselej kultúre. Máme taktiež veľa silných osobností, ktoré iniciovali aktivity, ktoré ešte viac prispievajú k stmeľovaniu tímu. Najvýraznejšou aktivitou je náš amatérsky ukulele orchester, kde sa môže zapojiť hocikto, bez ohľadu na predchádzajúce hudobné skúsenosti. Pôvodne to bola len naša aktivita, ale momentálne je orchester otvorený všetkým zo Slido. Vystupujeme aj na interných Slido akciách a tieto koncerty sa tešia veľkej popularite.

Ilustračné foto
Zdroj: Slido
Ilustračné foto

Darí sa vám ako tímu udržať si tento trend aj v čase Covidu a práce z domu?

Nanešťastie hrať na ukulele prostredníctvom videohovoru je nemožné (áno, vyskúšali sme to :D), takže si hľadáme iné aktivity. Počas práce z domu sme hrávali spoločenské hry cez internet alebo sa cez videohovor rozprávali, každý pri svojom pohári vína. Po skončení lockdownu sme sa vždy tešili, že sa konečne môžeme vidieť a chýbajúce osobné stretnutia sme si vynahradili.

Ďakujem, že sa vďaka tebe ľudia dozvedeli niečo o DATA tíme v Slido. Na záver nám povedz, či máš pre Slido nejaký sen, ktorý by si rád videl v realite?

Teším sa na okamih, kedy bude Slido obsahovať množstvo inteligentných funkcií, ktoré budú prispievať k tomu, aby diskusie prebiehajúce na rôznych stretnutiach boli ešte efektívnejšie, pútavejšie a názorovo vyrovnanejšie.