[Beautiful Engineering] Ruxandra Burtică - De la Rețelistică la ML

Energia Ruxandrei m-a molipsit încă din primele momente în care am cunoscut-o. Și trebuie să-i vezi sclipirea din privire atunci când vorbește despre orice înseamnă Big Data / Machine Learning / Neural Networks ca să înțelegi cât de pasionată este de aceste subiecte. Mereu dornică să învețe și să pună la bătaie timp liber și energie pentru a se perfecționa, Ruxandra este omul prin care eu am văzut o nouă dimensiune a studiului individual și a școlirii de după școală. La setea asta de cunoaștere se adaugă și foarte mult curaj; însușire de care nu are cum să fie privat un om ce a renunțat la locul călduț într-o companie multinațională pentru a se arunca în cețurile, vântul și ploaia de început ale unui startup. Și asta nu a fost destul căci a existat și un al doilea startup.

Dincolo de un parcurs colorat și sfaturi practice care pot fi la îndemână oricui, Ruxandra se prezintă înaintea noastră ca un om interesant și un profesionist desăvârșit șlefuit în ani buni de muncă, eșecuri și succese. Astfel tot ce mi-a rămas mie a fost minimul efort de a înșira câteva cuvinte pe o bucată de blog pentru a vă aduce în atenție povestea a șaptea din proiectul Beautiful Engineering. Acum îmi rămâne doar să sper că și voi vă veți face partea și veți citi rândurile care urmează, pentru că merită într-adevăr să ne încărcăm cu puțină înțelepciune marca Ruxandra Burtică – Data Scientist @ Adobe.

Fiecare scenariu al poveștilor BeEng a avut un început cu iz arheologic, căci am vrut să aflu cum a ajuns fiecare protagonistă în imperiul științelor exacte și, cumva implicit, cine sunt ele astăzi. Nici Ruxandra nu a fost ocolită de “săpături” în vremurile copilăriei, lipsită de griji și responsabilități dar încărcată cu informații despre adulții care suntem astăzi.

M-au atras mai mult științele exacte, cu siguranță! Încă din generală mergeam la olimpiadele de matematică, iar în liceu s-au mai adăugat fizica și informatica la lista de materii preferate. Celelalte nu prea contau pentru mine, dar mi-am dat seama mai târziu că ar fi trebuit să le acord mai multă atenție.

Despre perioada liceului, Ruxandra își amintește că nu era tocmai ceea ce se poate numi un “party animal”, dar de fapt, nici nu consideră că se învârtea în cercuri de oameni extrem de petrecăreți.

În liceu ieșeam destul de rar în oraș cu prietenii. De fapt cred că nici prietenii din liceu cu care mă înțelegeam mai bine nu ieșeau așa mult în oraș. Și cu toate astea, prieteniile din liceu au rezistat foarte bine 🙂

Tot din anii de liceu și zona deciziilor importante al căror tăiș ne-a șlefuit viitorul tuturor, am ajuns și la clasa a douăsprezecea și decizia asupra facultății care…

… a fost mai mult o alegere prin eliminare, pentru că singurele facultăți la care mă gândeam atunci erau Poli (Calculatoare) și Unibuc (Mate-Info). Iar percepția mea era că dacă fac Unibuc o să fiu profesoară, și nu mi se părea că o să am răbdarea să predau, deci am mers la Poli.

Totuși, Ruxandra a rămas cu o mică remarcă în legătură cu ceea ce se vrea a fi o mare decizie pentru cineva destul de necopt și care poate nu-și cunoaște încă limitele sau aptitudinile la adevăratele valori, lucru cu care sunt și eu complet de acord. Din fericire, așa cum punctează și protagonista de astăzi, problema aceasta a fost identificată și se încearcă o corectare a ei prin diverse programe ale facultăților și ONG-urilor (incluzând Codette 😀 ) în care se pune în scenă o ghidare a elevilor către mediul universitar cel mai propice pentru ei.

În ceea ce privește alegerea facultății, cred că e foarte ușor să iei o decizie greșită după terminarea liceului. Mă bucur să văd că există câteva programe în direcția asta, unde absolvenți din diverse facultăți merg să vorbească și să răspundă la întrebările liceenilor, și cred că în continuare trebuie investit acolo.

Așa se face că, Ruxandra a ajuns la facultatea de Automatică și Calculatoare din cadrul Universității Politehnica din București. Deși la vremea respectivă poate a avut și ea îndoieli și întrebări, neexistând un program eficient de relații cu studenții, a mers înainte aprobată de propria intuiție că a făcut alegerea cea mai bună și având tot sprijinul celor dragi. Dar nici nu am intrat bine în rememorarea anilor de studenție, căci curiozitatea mea a scăpat și aici din cușcă și și-a înfipt gheruțele în fix începutul noii etape. Nu puteam să nu-mi pun întrebări despre cum s-a produs adaptarea Ruxandrei la trecerea de la confortul orașului său alături de prieteni și familie, la un oraș nou, agitat, cu străini la tot pasul, avându-i pe cei dragi departe de ea.

Mi-a fost destul de ușor să mă mut într-un alt oraș, deoarece pentru liceu mă mutasem din Drăgășani în Râmnicu Vâlcea și eram obișnuită cu asta. Era chiar mai bine ca în liceu, pentru că aveam prieteni la aceeași facultate, în același oraș.

Pe urmă, o altă tranziție demnă de luat în calcul este cea de la viața de liceu relativ lejeră în general, comparativ cu încărcarea mult mai mare din facultate.

În Poli mi-a fost mai greu la început, cu materiile de programare, pentru că nu aveam background-ul necesar din liceu. Dar erau și materii care mi-au plăcut foarte mult, de exemplu USO (Utilizarea Sistemelor de Operare) și care au înclinat balanța.

Încă din anii studenției, Ruxandra a demonstrat deschidere către oportunități de învățare și schimbare. Astfel că nu a ezitat prea mult să facă o mare trecere de la Rețelistică la zona de Big Data, chiar dacă asta a însemnat să întoarcă spatele unor ani de pregătire investiți în primul domeniu.

Eram în ultimul an de facultate, terminasem niște cursuri de Computer Networks (CCNA) și chiar lucrasem în anul doi într-o firmă care oferea servicii de VoIP ca administrator de rețea. Deja investisem mult timp în direcția asta. Pe de altă parte, în perioada aia începuse să explodeze „Big Data” și mi se părea un domeniu foarte foarte interesant. Am fost la o prezentare a unei foste absolvente, care își luase certificarea CCIE (ce presupune o investiție de timp foarte mare), și am întrebat-o cum a știut că asta e direcția pe care vrea să o urmeze. Iar sfatul ei a fost să încercăm mai multe direcții, mai ales cât suntem în facultate. Cred că a fost un sfat foarte bun, nu doar pentru că poți alege mai bine, ci și pentru că de multe ori oricum te lovești de probleme din domenii adiacente.

Dar ani buni au așternut praf peste studenție și realizările de atunci, căci protagonista noastră a continuat să muncească din greu, să învețe și să urce tot mai sus pe scara clasică “from zero to hero” în orice prezenta interes pentru ea din punct de vedere tehnic. Și sete de cunoaștere are cât cuprinde Ruxandra. Are și mult curaj, lucru pentru care o admir eu foarte tare, așa cum am mai menționat și prin introducere. Iar din sfera și abracadabra-ul curajului se face că Ruxandra și-a dat demisia fără să clipească și a intrat într-un startup cu iz studențesc.

Lucram la IBM și în vremea aceea începusem să aflu mai multe despre lumea asta, atunci nouă pentru mine, a startup-urilor. Eram fascinată de tehnologii, de poveștile de succes, de modul diferit de lucru. Un coleg de la master voia să facă un startup și își căuta co-founder, așa că nu mi-a luat mult și am plecat de la IBM. Voiam să dezvoltăm un produs care să extragă topics din știri și să genereze „live stories” pentru acestea. A avut o viață foarte scurtă startup-ul, dacă e să îl numim așa (2-3 luni, mai exact), dar a fost o perioadă bună în care, tehnic, am învățat foarte multe.

Și… dintr-un startup care nu s-a dovedit a fi tocmai un succes, Ruxandra nu a renunțat la fascinația sa pentru zona aceasta și a nimerit într-un alt startup, în calitate de CTO:

La CloudHero, voiam să îi ajutăm pe developeri să își deploy-eze foarte simplu aplicațiile în Cloud. Produsul a avut mai multe forme, dar scopul a rămas același. Deși am avut rolul de CTO, m-am implicat și pe partea de produs, descoperit nevoile clienților, modalități de monetizare, etc. Nu am mai continuat să lucrăm la produs pentru că erau multe companii care atacau aceeași piață ca și noi, și se mișcau foarte repede. Singura modalitate să ținem pasul era să luăm o investiție care să ne ajute, dar nu ajunsesem să avem un business scalabil.

Iar această fază a startup-urilor nu a trecut degeaba, ci a lăsat un capitol întreg scris pe alocuri cu cerneala eșecurilor în absența cărora învățarea nu este completă și nici autentică:

[…] trebuie să faci sacrificii destul de mari pentru un startup. Renunți la job, investești banii tăi o perioadă. La început mai ales e critic să îți dai seama cât mai repede dacă poți inova în direcția în care îți propui, deci trebuie să investești mai mult timp. Pe de altă parte, e foarte rewarding. Înveți o grămadă de lucruri (nu neapărat tehnice, chiar dacă ai un rol de CTO), ești expus la mai multe oportunități, vezi lucrurile din altă perspectivă.

Ținând cont de experiența Ruxandrei cu zona aceasta, am vrut să aflu cam care ar fi recomandările pentru cineva aflat la început de drum într-un startup.

Sunt foarte foarte multe lucruri de spus aici, și experiența fiecărui fondator e alta. Cred că cei de la YCombinator fac o treabă foarte bună în a ghida pe cineva la început de drum, și trebuie luat în seamă că ei au ghidat mii astfel de startup-uri. Recomand video-urile online care fac parte și dintr-un curs la Stanford, numit Startup School.

Până în acest punct al poveștii se poate vedea deja parcursul colorat și multi-dimensionalitatea personalității protagonistei de astăzi. Și sunt o mulțime de lucruri în atitudinea pozitivă și energia Ruxandrei care ne-au inspirat până acum. Tocmai de aceea este interesant de aflat cum face ea față unui eșec; pentru că, dacă ne uităm la deznodământul startup-urilor în care a fost, nu putem spune că a avut un drum profesional lipsit de coborâșuri.

Am mai multe exemple de astfel de nereușite, și cred că situațiile astea m-au făcut mai puternică și m-au ajutat să trec mai ușor și peste alte hopuri. Startup-urile sunt un exemplu foarte bun. Cred că foarte important după un eșec e să analizezi situația, să îți dai seama ce nu a mers bine și să înveți din asta, după care să mergi mai departe. De exemplu, mi s-a întâmplat să iubesc ideea atât de mult încât sa-mi fie greu să privesc obiectiv feedback-ul pe care îl primeam. Continui într-o direcție greșită, iar de acolo eșecul e inevitabil. Îmi e clar asta uitându-mă înapoi, dar e important să ai alături niște persoane cu mult knowledge, care să te mai tragă de mânecă din când în când.

Fără să-mi dau seama, mi-am format niște obiceiuri de a trece peste aceste nereușite. Și cel mai important pentru mine e să înțeleg situația foarte bine – de ce am fail-uit, ce aș putea face mai bine data viitoare? Pentru că cel mai dureros e să îți dai seama că ai mai făcut aceeași greșeală. Iar apoi, ca să pot trece mai ușor peste, mă ajută mult să citesc, să merg la alergat, sa ies câteva zile din rutina pe care o aveam.

Extins la alte proiecte din viața sa profesională dar și la eșecuri personale, Ruxandra ne spune despre atitudinea sa următoarele:

Eu sunt foarte încăpățânată de fel, și mi-a fost destul de greu să accept astfel de situații, încă de mică. Dar cu timpul mi-am dat seama că nu mă ajută cu nimic, nu pot schimba trecutul sau oamenii, și e mai bine pentru mine să merg mai departe cu ce am învățat. Odată ce treci peste câteva situații de genul ăsta, iți e mult mai ușor la următoarea.

Lăsând deoparte eșecurile care sunt firimituri inevitabile pe masa mereu încărcată a unui om în continuă expansiune și șlefuire profesională și personală, revenim în prezent, când pe harta carierei Ruxandrei se află Adobe însemnat cu un X (sau A?) mare și roșu (și alb, desigur). Am decis noi că merită să facem un popas aici și să aflăm cu ce se ocupă protagonista BeEng 7, opt ore pe zi, cinci zile pe săptămână.

Sunt mai multe proiecte din zona de Machine Learning în care sunt implicată acum. Avem un curs de Machine Learning care se desfășoară intern, unde am ținut mai multe prezentări și workshop-uri.

Anul trecut, în urma unui hackathon am dezvoltat un tool care e folosit pentru analiza log-urilor, pe care continuăm să îl îmbunătățim, și care a redus la jumătate timpul petrecut pentru a identifica problemele clienților.

Lucrăm și la un framework open-source de NLP(n.e. Natural Language Processing) (NLP-cube), pe care l-am și folosit într-o competiție și am prezentat rezultatele la COLING2018, una din conferințele de top din domeniul NLP. Și mai avem câteva proiecte în zona de creare de conținut, care sunt mai la început.

E foarte fain să lucrez cu oameni din diverse departamente (colegi care fac research, lucrează la același produs sau la produse total diferite), și în același timp challenging, pentru că ai nevoie de mult focus, când se întâmplă atât de multe în jurul tău 🙂

Nu știu câte spune răspunsul ei scris de mai sus, căci trebuie să o auzi pe Ruxandra ca să observi cu câtă pasiune vorbește despre munca sa de zi cu zi, care implică zona de Machine Learning. Personal cochetez cu aceste discipline și încerc să determin cât să investesc din timpul meu liber aici. Așa că am văzut un posibil punct de reper în felul cum a descoperit Ruxandra că i se potrivește mai mult zona aceasta de ML / Data Science precum și ce crede ea că trebuie să aibă cineva care-și dorește să ajungă să stăpânească aceste domenii.

Data Science, Big Data mi s-au părut interesante încă de când lucram la IBM, iar la Master am descoperit și partea de Machine Learning. Deși îmi alesesem deja master-ul de Securitatea Rețelelor, toate materiile opționale le-am ales de la Master-ul de Inteligență Artificială. Însă câteodată e cale lungă de la a fi interesat de ceva până la a face asta. Și ce-i drept, m-a atras și partea asta de startup-uri, și sunt foarte greatful că am făcut parte din echipa uberVU, am învățat foarte multe.

După ce s-a terminat perioada CloudHero, mi-am luat ceva timp de gândire, să îmi dau seama care e direcția în care vreau să merg. Era un moment bun, pentru că nu aveam nimic altceva de făcut. Mi-a plăcut întotdeauna partea de Data Engineering și aveam deja multă experiență, așa că am început de acolo. M-am apucat să fac niște cursuri de Spark, mici proiecte. Spark are și o parte de Machine Learning, și mi-am dat seama că uitasem mare parte din cursul lui Andrew Ng pe care îl făcusem cu ceva timp în urmă, așa că m-am reapucat de curs, și de acolo… sunt atât de multe de învățat! Pentru partea de Machine Learning, cred că e foarte important un background bun în matematică, statistică și dorința de a învăța tot timpul lucruri noi 🙂

Este un pas enorm acela făcut pentru a trece la a-ți axa cariera și țelurile profesionale pe o disciplină complet nouă, cu care ai avut relativ puține tangențe în mediul academic și nu numai. Dincolo de resursele fizice, vorbim de multă motivație aici și de un soi de concentrare și un anumit mindset de care cred că ai nevoie să te păstrezi mereu în acest joc al perfecționării. Protagonista de astăzi reușește să genereze aceste resurse. Este curios de aflat ce o face să continue și să renunțe poate la un weekend liniștit pe canapea, cu o mare pizza în față și un binge-watching pe Netflix, și mai degrabă să facă un workshop de Recommender Systems sau ML, sau să fie speaker la o conferință despre asta, etc.

Cred că e vorba de curiozitatea de a afla tot timpul lucruri noi, dorința și excitement-ul de a întâlni oameni noi, a schimba idei. Și se întâmplă atât de multe în domeniul ăsta, că mi-e greu să cred că te-ai putea plictisi! Pe de altă parte, cred că sunt bune și weekend-urile liniștite, pe canapea sau la munte 🙂 Și am încercat în ultimul timp să fac și asta.

Pentru entuziaștii într-ale Machine Learning-ului, Deep Learning și restul subiectelor din familia aceasta a Inteligenței Artificiale, Ruxandra ne-a dat câteva exemple de resurse pe care le folosești pentru a învăța, pentru a se perfecționa în domeniul acesta sau care consideră că i-au prins foarte bine la un moment dat.

Cursurile lui Andrew Ng (atât cel din 2011 cât și cel de la deeplearning.ai) sunt o resursă foarte bună, la fel sunt și cursurile de pe fast.ai. Le recomand pe acestea pentru că acoperă mai multe zone din Machine Learning. Sunt foarte multe alte cursuri mai specifice, chiar în ultimul timp universități de renume au început să facă aceste cursuri publice.

Pe lângă cursuri, am încercat în fiecare an să merg la câte o școală de vară de Machine Learning. Anul acesta am participat la Transylvanian Machine Learning Summer School unde a fost foarte foarte fain. Pe lângă cursuri, am întâlnit oameni foarte faini, am putut pune oricâte întrebări speaker-ilor. Și referitor la motivație, că tot ziceai mai devreme, și evenimente de genul ăsta te motivează și te umplu cu energie.

Suntem deja la povestea cu numărul șapte din proiect și probabil v-ați prins deja că nu-mi plac concluziile ci că prefer mai degrabă finalurile deschise și lăsat loc de interpretări și concluzii personale. Prin urmare, punctul acestei ediții Beautiful Engineering îl va pune un mic îndemn transmis de către Ruxandra cititorilor aflați la început de drum profesional.

Cred că la început de carieră e foarte important să îți dai seama ce îți place să faci. De asemenea este și o perioadă în care e mai ușor și îți poți asuma riscul de a nu ieși cum ți-ai fi dorit, a învăța din această încercare și a merge mai departe.

Beautiful Engineering este o serie dezvoltată de Mihaela în cadrul Codette și își propune să aducă către cititori portrete și povești ale ingineriei la feminim. Numărul 7 al seriei a fost realizat cu sprijinul Adobe România. Manifestul seriei se poate găsi aici. Dacă ai câteva minute în plus pentru o lectură, lăsăm și celelalte articole din serie:

Spread the love