Эвелина Гудаускайте — инженерка машинного зрения в американском стартапе Remedy Logic. Она занимается Data Science и машинным обучением: учит модели распознавать данные с медицинских снимков.
Эвелина называет свою работу «алхимией» и получает удовольствие от возможности создавать с нуля модели, которые могут уберечь пациентов от ненужного хирургического вмешательства.
В партнерском материале «Бумаги» и SkillFactory Эвелина рассказывает, почему не использует слово «продуктивность» в работе и какие лайфхаки помогают удаленщикам не сойти с ума от прокрастинации, и рекомендует способы отдохнуть, не перегружая голову.
Эвелина Гудаускайте
Работа: разработчица машинного обучения
На этой работе: 6 месяцев
График: пятидневка
— Дата-сайентист — это человек, который тренирует модели машинного обучения. Модели бывают разные, одни обрабатывают данные с текста, другие с картинок. Я занимаюсь теми, которые анализируют картинки.
В Remedy Logic мы разрабатываем модели, чтобы ставить людям точные медицинские диагнозы по данным их МРТ- и КТ-снимков. Наша цель — помочь пациентам избежать ненужных хирургических вмешательств с помощью применения искусственного интеллекта.
Как это происходит? Пользователь приходит на наш сайт, заполняет опрос и загружает свои снимки МРТ и КТ. Мы анализируем полученную информацию с помощью моделей машинного обучения, после чего генерируются рекомендации для пациента. Наши инструменты поиска патологий основаны на реальных клинических данных и мнениях большого количества врачей из разных институций и стран.
Чтобы обучить модель распознавать данные на снимках, мы собираем экспертную информацию у врачей. Сначала они отмечают патологии на сырых данных — например, грыжу на снимках МРТ. В разметке могут возникать ошибки, поэтому мы проверяем эту работу. Затем загружаем картинки с изображением грыж в подходящую модель машинного обучения и много часов обучаем ее распознавать эту патологию.
Как вы работаете и отдыхаете?
— Мой научный руководитель в ИТМО сравнивал Machine Learning с алхимией: ты вкладываешь гиперпараметры и данные в большую черную коробку и получаешь модель, которая умеет предсказывать разные события — например, может найти на снимке признаки патологии. При использовании в других сферах модели могут определять совершенно различные вещи, будь это определение, какой человек изображен на картинке, или прогноз о том, стоит ли давать клиенту кредит.
Иногда кажется, что алгоритмы машинного обучения можно использовать где угодно. Я знаю несколько примеров, как применяется машинное обучение в сферах, не связанных с медициной. Я видела использование компьютерного зрения для сортировки мусора на конвейере, внедрение машинного обучения для компрессии видеороликов или распознавания товаров на магазинных полках по фотографии.
В банках дата-сайентисты работают как с внутренними сервисами, так и с fraud detection и кредитным скорингом. Довольно часто машинное обучение используется в трейдинге. Также дата-сайентисты могут заниматься предсказанием результатов матчей для букмекеров, анализом документов с помощью NLP-алгоритмов. Многим известны алгоритмы распознавания лиц или алгоритмы, которые управляют беспилотными автомобилями, — это всё тоже делается с помощью машинного обучения.
Это творческая профессия, потому что есть миллионы подходов к обучению моделей и изменению данных. Постоянно появляются новые методы, и тебе необходимо следить за этим процессом, читать статьи на английском.
Дата-сайентисты востребованы во многих сферах, связанных с IT. Сколько же платят за эту работу? Согласно данным SkillFactory, зарплаты могут варьироваться от 100 тысяч рублей на уровне Junior до 400 тысяч рублей у продвинутых специалистов.
У нашей компании нет офиса, я работаю удаленно из Петербурга. У нас нет строгих временных рамок, каждый сам выстраивает свое расписание, главное — быть на основных созвонах с командой и выполнять задачи в срок.
Обычно у меня один-два созвона в день, после обеда, на которых мы обсуждаем апдейты или планируем новые проекты. С утра я занимаюсь приоритетными задачами, так как для меня это самое продуктивное время по написанию кода. После звонков продолжаю работать, но иногда мне не хватает сил, и я беру задачки попроще.
Я стараюсь начинать рабочий день в десять утра и заканчивать в шесть вечера. Был период, когда я работала в «вечернем режиме» — начинала в полдень, а заканчивала в десять вечера, — но мне от него было очень плохо. Я ничего не успевала, потому что весь день проходил по схеме «встаешь, работаешь, ложишься спать». Максимум посмотришь перед сном ютьюб, и всё.
Более стандартный режим дня позволяет вечером встретиться с людьми, сходить куда-то. Это важно, потому что на удаленке легко поддаться желанию поспать подольше, а потом сидеть за работой до ночи. Назначать встречи на ранний вечер, часов на семь, помогает точно выйти из дома и отдохнуть.
На прошлой неделе я открыла для себя сезон катания на лонгборде — это хороший способ отвлечься. Когда катаюсь, ни о чем не могу думать. Это редкое для меня состояние, но если я катаюсь и думаю, сразу же начинаю падать. Так что лучше просто ехать, чувствовать ветер и получать удовольствие.
Еще я снимаю на пленку, которая сейчас сильно подорожала, — теперь это недешевое хобби. Зато приятное, ведь в диджитал-эру становятся важными аналоговые вещи, которые можно потрогать и ощутить, что это не просто пиксели.
С детства я играю в компьютерные игры и люблю их. Недавно с друзьями мы организовали маленький gaming club: собираемся раз в две недели, выбираем игру, проходим и потом обсуждаем.
Больше всего люблю метроидвании — такой жанр экшен-платформеров, в котором бежишь слева направо и бьешь монстров. Мне нравятся Hollow Knight, Bloodstained: Ritual of the Night и серия игр Ori. А после работы особенно хочется провести время с играми, в которых не надо думать: пострелять бесов в Diablo или в Devil May Cry.
Что в работе доставляет вам удовольствие?
— Когда я выбирала место работы, важным фактором для меня было то, что наша компания создает реальную ценность, что-то полезное для людей. Меня радует эта возможность изменить мир, сделать вещь с ярким и интересным будущим. Когда получается создать модель с нуля, от сырых данных, до работающего продукта — это большая радость.
Метрики работы модели никогда не бывают точными на 100 %, и всегда возникает чувство, будто что-то можно докрутить и модель будет работать еще лучше. Так легко упереться в бесконечную гонку за малыми процентами точности, потратить много времени и сил, а потом не добиться нужного эффекта и сильно расстроиться. Поэтому важно ставить себе адекватные рамки. Тогда работать здорово и приятно.
Плюс, так как наша компания маленькая, каждое твое действие влияет на продукт и его пользователей. Ты чувствуешь себя полезной, а это помогает работать.
Как вы находите баланс между работой и жизнью?
— Мне очень не нравится слово «продуктивность». Я считаю, что нужно работать по минимуму: выполнять всё необходимое, но сильно не перерабатывать. Потому что люди в IT выгорают очень легко.
У многих моих знакомых были с этим проблемы. Глядя на них, я поняла, что не стоит так поступать с собой. Продуктивность — это что-то очень не человеческое, а мы все-таки люди.
Иногда мне становится плохо, когда я не успеваю сделать задачу, но я не формулирую это как «непродуктивность» и стараюсь использовать другие слова. Помогает апдейт с командой: созвониться и обсудить проблему. Чаще всего оказывается, что это не настолько серьезно, как казалось. Бывает, кто-то из коллег тоже не успевает, и это нормально.
Удаленная работа — интересное исследование себя. Ты узнаешь, как можешь концентрироваться на задачах, как работаешь и что на самом деле заставляет тебя это делать. Мне помогает стабильный режим сна и питания. Если пропускаешь прием пищи, потом чувствуешь себя плохо и не можешь работать. Со сном так же.
Хороший лайфхак для удаленщиков — приглашать кого-то в гости, чтобы поработать вместе. Так становится гораздо проще сосредоточиться на задачах и нет желания отвлекаться на твиттер или что-нибудь еще. Прокрастинация — беда удаленщиков, всегда есть желание расслабиться, ведь за тобой никто не следит.
Три совета
- Сознательно отказывайтесь от переработок
Многие айтишники, поступающие в университеты по олимпиадам, привыкли к постоянным соревнованиям. Им важно быть лучшими в своем деле, но на работе это легко приводит к выгоранию. - Обязательно берите отпуск раз в полгода
На своем прошлом месте я работала полтора года без отпуска — даже не задумывалась об этом. А потом мне вдруг очень захотелось уйти из машинного обучения, потому что всё сразу стало неинтересно. Возможно, это и было выгорание. Из того опыта я вынесла урок, что брать отпуск необходимо. Поэтому на нынешней работе взяла его заранее и горжусь этим. - Играйте в Minecraft
Это самая чилловая игра на свете — с ней можно забыть обо всём и перезагрузиться. Недавно мы с друзьями заново начали играть, это такой кайф. Всем, кто еще не играл, очень рекомендую.
Что дальше?
— С конца февраля у меня всё [внутри] сломалось, и было ощущение, что будущего нет — май казался настолько далеким, что его как будто могло и не быть. Но вот мы здесь, разговариваем.
В нашей компании большая часть команды разработки — ребята из Украины. У них получилось релоцироваться. Удивительно, но процессы в это время не сильно пострадали, никто не прекратил работать.
У меня никогда не было большого горизонта планирования, максимум пять лет, и то когда я поступила в университет. Сейчас этот горизонт в лучшем случае на год. Будущее неизвестно, и от этого страшно. Страшно уезжать из страны. И оставаться тоже страшно. Жить вообще стало страшнее.
Моя следующая большая цель — поступление в магистратуру в Германии. Хочу продолжить изучать Data Science или Data Engineering. У меня есть предположение, что однажды я могу бесконечно устать [от этой сферы], но надеюсь, всё будет хорошо.
Как попасть в Data Science? Пройти двухгодичный обучающий курс Data Scientist PRO от SkillFactory! Курс состоит из дистанционных практических занятий с экспертами «Яндекса», Nvidia и «МТС Банка». Во время учебы менторы поддерживают студентов, помогают со стажировками и трудоустройством.
Пройти курс можно в любом возрасте и с любым образованием — чтобы вырасти от нуля до middle-специалиста с высоким зарплатным уровнем. А если при покупке курса воспользоваться промокодом PAPER, то станет доступна скидка на обучение 45 %.
Что еще почитать:
- Как работать в кайф, если ты реаниматолог? Читайте историю сотрудника Покровской больницы — о дежурствах в «красной зоне», хорошем сне и походах.
- А в этом интервью директор «Детей Петербурга» рассказывает о пользе разговоров про чувства, списках дел и хейте в соцсетях.
