başlangıç ​​hayatı

Hayat hakkında neredeyse hiçbir şey bilmiyorum. Üniversiteden sonra ilk şirketime katıldığımda daha da doğruydu. Reklam teknolojisi endüstrisinde küçük bir girişimdi, yaklaşık 25 kişi, hepsi genç ve havalı. Şirket ilk turunu yeni yükseltmişti ve hızlanma zamanı gelmişti. Şirketin topladığı büyük miktarda veriden içgörüler çıkarmak için bir Veri Bilimcisi olarak işe alındım. İşimin makine öğrenimi modelleri eğitmek, Python'da kod yazmak ve langırt oynamak olduğunu sanıyordum. Çok yanılmışım.

Hayat eğlenceliydi

Ben, Baş'tan hemen sonra Data ekibinin ikinci üyesiydim, yani her şey sıfırdan inşa edilecekti. Heyecan verici ve zorluydu. Zamanımı makine öğrenimi üzerine araştırma makaleleri okuyarak, ne kadar az şey bildiğimi fark ederek ve deli gibi kod yazarak geçirdim. Okulun bana günlük işim için gereken temel becerilerin çoğunu öğretmekte başarısız olduğunu hemen fark ettim. Ben de öğrendim. Her gün. Python ve Scala'da üretim sınıfı kod yazmayı, Spark işleri oluşturmayı ve bunları Airflow DAG'lerle düzenlemeyi öğrendim. Git'te yeniden temel almayı ve çatışmaları çözmeyi öğrendim. CI/CD ardışık düzenlerinin nasıl oluşturulacağını öğrendim. AWS kullanmayı öğrendim. Kıdemli üyelerin kod incelemelerinde paramparça oluyordum. Çekme isteği başına bu yüzlerce yorum, veri mühendisliği konusundaki hızlandırılmış kursumdu.

Onu sevdim. Araştırma ve Geliştirme şemsiyesi altında olduğum için, "veri biliminde işler zaman alır" ve üçüncü sınıf olduğum için, aynı anda kendi hızımda öğrenip yaratabileceğim küçük bir balonum vardı. Farklı bir şey fark etmeye başlayana kadar birkaç ay geçti.

baskıyı gördüm

Yönetimde onlarca insan sorumlu.
Milyonlarca reklamı 7/24 50 milisaniyeden daha kısa sürede yayınlamaktan sorumlu arka uç mühendislerinde.
Her zaman multi-milyon dolarlık bir altyapıyı sürdürmekten sorumlu olan altyapı insanlarında.
Çözümü müşterilere satmaktan ve para getirmekten sorumlu hesap yöneticileri.
Şirketin vizyonundan ve hayatta kalmasından sorumlu olan kurucular hakkında.

Gecenin bir yarısı uyanıp başarısızlıklarla ve tırmanmalarla uğraştıklarını gördüm. Parçalanan kahve fincanları, birbirlerine bağıran insanlar ve hedefi tutturamayanlar için kızaran insanlar. Ruh hali değişimleri epikti.

İşte o zaman anladım.

Bu hayatta kalma hakkında

Bir girişim için çalışırken, her şey hayatta kalmakla ilgilidir. Ve hayatta kalmak için iki şeye ihtiyacın var: değer ve uygulama. Diğer her şey gürültü.

Değer

Teknoloji tarafına çok fazla odaklanma eğiliminde olduğumuzdan, özellikle teknoloji insanları için anlaşılması gereken en önemli şey değerdir.

Şirketler tek bir nedenle var olurlar: önemli sorunları çözmek. Bu kadar.

Hangi programlama dilini kullanmalı? Hangi çerçeveyi kullanmalı? Hangi metin editörünü kullanmalı? Ne mimarisi? Makine öğrenimini kullanmalı mıyız? Bu alakasız. En iyi ihtimalle, bu bir uygulama detayıdır.

Değer problemlerden, sorunlu noktalardan ve kullanıcılardan gelir. O yüzden önce onları anlamamız gerekiyor. O zaman hayatlarını kolaylaştıracak ürünler yaratmamız gerekiyor. Son olarak, bunu hızlı yapmalıyız. Ama bir sorun var.

Uygulamak

Her şey hız ile ilgili. Mükemmel bir şeyi çok geç göndermek ile kullanılamaz bir şeyi çok erken göndermek arasındaki dengeyi bulmalıyız.

Şimdiye kadarki en büyük makine öğrenimi modelini geliştiriyor olabiliriz, ancak üretime geçmediği sürece işe yaramaz. Tarihsel olarak, BT projeleri böyle yürütüldü. Üretime geçmeden önce kapsamlı bir geliştirici ekibiyle aylarca veya yıllarca süren projeler. Nadir durumlar dışında, 1. gereksiz ve 2. verimsizdir. Bir şeyi çok geç gönderirsek, gösterecek hiçbir şeyimiz olmadan paramızın bitmesi riskiyle karşı karşıya kalırız.

Peki ya rekabet? Kullanıcıların başka bir rakibe gitmesini istiyor muyuz?

Kullanılamaz bir şeyi çok erken gönderirsek, kullanıcı deneyimi berbat olur ve ürün daha sonra iyileşse bile insanlar üründen uzaklaşır. Burada itibar söz konusudur. Bu yüzden ne gönderdiğimiz ve nasıl iletişim kurduğumuz konusunda dikkatli olmalıyız.

Peki ne yapıyoruz? Yineliyoruz. Temel parçalara odaklanıyoruz ve onları mümkün olan en kısa sürede gönderiyoruz. Geri bildirim topluyoruz, geliştiriyoruz ve ardından özellikler ekliyoruz. Durulayın ve yatırım getirisi artık çekici olmayana kadar tekrarlayın. Bu nedenle SaaS ürünlerinin özel ve genel önizlemeleri vardır. Bu nedenle, zaman zaman kötü kod içeren yarı pişmiş ürünleri göndermek zorunda kalacağız. Alım işlem hattımız en hızlı veya en uygun maliyetli olmayabilir, ML modelimiz en doğru olmayabilir ve arka ucumuz en ölçeklenebilir olmayabilir, ancak bu şekilde hızlı hareket eder ve çevik oluruz. Bu doğru Çevik.

Kulağa kolay geliyor ama değil. İyi yineleme, farklı bir zihniyet gerektirir. Dengeler yapmalı ve optimumun altında kod göndermeyi kabul etmeliyiz. Uzun vadeli başarı için geçici kaosu kucaklamalıyız. Ve bu zor.

Çözüm

Teknolojinin kendisine odaklanmak yerine, daha büyük resme bakmalı ve kullanıcılarımız için sorunların ne olduğunu anlamalıyız. İş düzeyinde neyi başarmaya çalışıyoruz? Sağlanan değer nedir?

Uygun şekilde uygulanmayan fikirler zaman kaybıdır. Bu nedenle, hızlı bir şekilde yinelemeli, kullanıcı geri bildirimi almalı, iyileştirmeli ve gerekirse pivot yapmalıyız.

Son olarak, ve bu muhtemelen en zorlayıcı kısımdır, takaslar ve optimumun altında kod gönderme konusunda uzlaşmalıyız.

İlginç bir şekilde, şimdiye kadar söylenen her şey sadece yeni kurulan şirketler için değil, her şirket için geçerli. Sadece daha fazla paraları var.

Onlar yapmayana kadar.