Как запустить свой стартап в области машинного обучения?

История выпускника Физтеха и ШАДа

Как запустить свой стартап в области машинного обучения?

Анализ данных

История Виталия Давыдова, выпускника Физтеха и Школы анализа данных, основателя и CEO компании Потеха Девелоперс, которая делает веб и мобильные сервисы с использованием машинного обучения.

Задачки по почте

Я учился в трех школах, никогда не был олимпиадником, да и, вообще, не знал о существовании олимпиад. Перейдя в свою последнюю школу в 10-м классе, я понял, что мой уровень подготовки по математике и физике был абсолютно нулевой. Мне повезло, в моем классе была фантастическая учительница по физике и учитель по математике, и одноклассник, с которым я подружился, учился в заочной физико-технической школе при МФТИ.

Школа устроена так: периодически по обычной почте вам приходят задачи, вы их решаете и получаете (тоже по почте) проверенную работу. Друг учился там с 7-го класса и убедил поступить и меня. Это было совсем не скучно, мне понравилось решать нетривиальные задачи. Тогда мы задались целью поступить на Физтех. За 10-й класс я прокачался, в 11-м выиграл пару вузовских олимпиад и поступил.

Институт и первые проекты

Поначалу было страшно вылететь. Многие одногруппники прошли в школе значительную часть программы первого курса, для меня же всё было в новинку — мозг очень тяжело перестраивался. На втором курсе я пытался запустить свой первый проект — сервис для подготовки к ЕГЭ по русскому языку. Команда развалилась, но я всё же довел проект до релиза и даже заработал какие-то деньги, но в конечном счете его забросил. За этим последовала стажировка по iOS-программированию и еще одна попытка создать что-то свое. На этот раз это был сайт знакомств. Здесь снова ничего не получилось, но я хотел продолжать заниматься бизнесом. Мне нравилось делать свой продукт — брать на себя все риски и погружаться во все процессы.

В 2015 году я закончил бакалавриат Физтеха. После этого был выбор, куда идти. Я выбирал между РЭШ, ШАДом и Сколтехом, но после дня открытых дверей я понял — только ШАД. Магистратура МФТИ (ФИВТ, кафедра анализа данных) совмещена с ШАДом, то есть все занятия на кафедре заменялись Школой анализа данных, и от магистратуры остались только общие предметы.

Атмосфера соревнования 

ШАД — это удивительное место. Когда я поступал, я думал, что буду учиться исключительно с сильными олимпиадниками. Оказалось, что там большое разнообразие людей, которые занимаются всем: от биологии до теоретической физики. Можно сказать, что ШАД — это лучшие студенты и люди с высшим образованием, которые понимают, на что идут, и совсем не раздолбаи (раздолбаи вылетают, не дойдя даже до второго семестра).

alt
Выпускной ШАД-2017. Евгений Туманов и Виталий Давыдов

Там всегда была атмосфера соревнования, но совсем не токсичная, напротив, всегда можно было с кем-нибудь сходить на обед или погулять. В общем, было дружно и весело. Есть что-то, что объединяет всех студентов. Не знаю, как это объяснить, этот скрытый параметр, конечно, как-то связан со знаниями, но больше он связан со страстью к исследованиям, погружением в задачи, игрой, в каком-то смысле с риском.

Начать свое дело

Сначала парт-тайм, а затем и на полный день я начал работать EasyTen — мобильном приложении для изучения иностранных языков. Кажется, это была лучшая из возможных команд, куда я мог попасть. Компания очень сильно помогла мне понять, что академия прилично отличается от работы в реальной жизни и от создания настоящих продуктов. Я начал узнавать, как работает дизайн, маркетинг и всё остальное. Всё было очень интересно, и я старался по максимуму расспросить каждого о его деятельности, особенно нетехнических ребят, с которыми до этого редко сталкивался.

В какой-то момент мы с другом начали делать проект, напрямую связанный с маркетингом и машинным обучением. С ним всё было гораздо удачнее, чем с предыдущими: мы прошли с ним в YC Startup School и успешно ее закончили. У нас была уверенность, что мы пройдем в сам YC и поедем на акселерацию, но, к сожалению, нас всё же не взяли.

После ШАДа меня пригласили поработать в UCL (University College London), заниматься machine learning engineering. Жизнь и работа в другой стране выглядели интересной перспективой, и я решил попробовать — за четыре месяца получил несколько офферов от достаточно крупных компаний. Так получилось, что параллельно у меня вместе с моим другом развился сайд-проект. Он взлетел, и к нам стали приходить люди с предложением сделать для них нечто подобное. У меня появился выбор: остаться в Британии и работать в большой компании или попробовать взять пару заказов и начать что-то свое. Не без труда, я решил выбрать свое.

Научная деятельность, с практическим применением

По возвращении в Москву у нас была команда из двух человек и несколько заказов. У меня был план — выстроить все процессы, сделать более-менее автономной часть со студией и начать собирать команду под то, что я очень люблю, — научную деятельность с практическим применением. Сейчас у нас десять человек, часть команды занимается развитием разработки, часть занимается R&D-деятельностью.

Мы помогаем крупным и не очень IT-компаниям закрывать компетенции в машинном обучении, кому-то помогаем выстроить отдел Data Science с нуля, по сути, делаем B2B ML Lab. У нас есть внутренние разработки, связанные с извлечением информации из текстов, созданием чатботов и алгоритмов прогнозирования, и мы адаптируем и внедряем эти алгоритмы в продукты клиентов. Специализируемся на NLP и классическом машинном обучении. Конечно, у нас есть идеи и для своих продуктов, сейчас они на стадии тестирования и проработки.

Уроки ШАДа

Есть ощущение, что без ШАДа ничего бы не получилось. ШАД учит работать в сжатые сроки с реальными дедлайнами и ответственностью, диверсифицировать риски. Тут не получается так, что ты ничего не делал весь семестр, за два дня подготовился и сдал экзамен: здесь всё гораздо ближе к жизни. Для меня самым интересным и полезным курсом стала статистика в машинном обучении. По моему мнению, это один из самых важных курсов в жизни любого человека, который работает с данными. Приемы из этого курса я использовал вообще во всей своей деятельности. ШАД учит мыслить стратегически, просчитывать риски, балансировать как-то между «да» и «нет», между успехом и провалом. Неочевидно, но ШАД научил меня проводить собеседования: сразу понятно, что нужно спрашивать, а что не нужно.

alt
Коридор Школы анализа данных

А еще ШАД учит много и тяжело работать — это первый шаг к пониманию того, что результат получается только трудом. Многие выпускники ШАДа и Физтеха думают, что после выпуска смогут устраиваться сразу на старшие позиции. Совсем не всегда это так: круто учиться в институте и быть хорошим сотрудником — разные вещи. Даже с пятью дипломами пойти сразу на высокую позицию не получится, образование поможет только быстрее дорасти до нее.

Сейчас в нашей команде есть ребята из ШАДа, с ФКН, из Яндекса и других классных мест. Мы растем и развиваемся, конечно, надеемся на светлое будущее — посмотрим, что будет дальше!

Больше по теме

Анализ данных

Яндекс + Университет «Сириус» = интенсив по машинному обучению

Анализ зашифрованных данных, генерация панорам с высоты птичьего полёта и другие эксперименты, которые можно будет провести во время учёбы

Анализ данных

7 сервисов с применением МL, которые пригодятся в работе

Автокомплит для кода, генератор успокаивающей музыки и приложение для создания сайтов

Анализ данных

Чем занимается специалист по Data Science и как начать работать в этой области?

Анализ данных

7 сервисов, чтобы творить с помощью нейросетей

Генерация логотипов, рецепты по фотографии и признания в любви

Анализ данных

Как устроен навигатор для искусственных спутников Земли?

Обучение с подкреплением поможет рассчитать маневры уклонения для космических аппаратов

Анализ данных

12 вещей, которые можно узнать за год работы датасаентистом

О важности общения, новых подходов и проверенных методов 

Анализ данных

«Холодные» пользователи и многорукие бандиты

Как устроены рекомендации в Яндекс.Музыке