Место женщины – в мире новейших технологий. Героини Favot.Media своим примером доказывают, что против ума и таланта бессильные стереотипы, а покорить новые вершины помогает даже не упорство, а только любовь и интерес к своему делу.
Юлия Алексеева – эксперт в области AI, ML, и анализа данных. Она разрабатывает сложные программы машинного обучения и AI-модели для компьютерного зрения в Insight AI, а также занимается data-аналитикой в ведущих технологических компаниях: Т-Банк, VK и Яндекс.
Выпускница программы “Международный бизнес и менеджмент” в Высшей школе экономики, она уже во время учебы начала работать с аналитикой данных и постепенно сосредоточилась на разработке AI-решений для бизнеса. Развивала экспертизу, работая над аналитическими и AI-проектами и постепенно сосредоточилась на развитии IT-технологий. “Здесь каждый день появляется что-то новое”, – уверена Юлия.
– Как начался ваш путь в профессии? Несмотря на то, что сейчас девушек в IT стало гораздо больше, стереотип, что мир технологий – это мужской мир, все еще существует.
— Я начинала со стажировки в Т-банке на позиции продуктового аналитика, потом перешла на аналогичную должность в VK и сейчас я работаю в “Яндекс” аналитиком данных и руковожу проектами в Insight AI на позиции Chief Product & Data Officer. В Т-Банке я участвовала в разработке антифрод-моделей (“борьба с мошенничеством”) для реферальной программы. В VK – в создании сквозной аналитической платформы для оценки пользовательского пути и unit-экономики продукта. В Яндексе – в проектах по монетизации поискового трафика и выявлению недополученной рекламной выручки. Моя академическая программа была связана с бизнесом и количественными методами, применяемыми в бизнесе, поэтому переход к аналитике данных и IT-проектам оказался логичным развитием профессиональной траектории.
Да, стереотипы все еще существуют, потому что среди разработчиков действительно больше мужчин. Но сейчас пропорции меняются, к тому же, есть много международных программ по развитию и обучению девушек в IT и дополнительные квоты.
– Что было мотивацией освоить IT-технологии?
– В 2022 году был бум разных IT-проектов и AI, я увидела, что AI становится инфраструктурой бизнеса, и поняла, что хочу не просто анализировать данные, а создавать системы, которые помогают принимать точные решения. Идти в ногу со временем было моей главной мотивацией.
– Вы получили дополнительное образование в сфере IT?
– Достаточно большую (особенно математическую) основу дал мне бакалавриат, также я училась в Tilburg University (Нидерланды) на программе Business Administration, где тоже было много кейсов и практики, как с точки зрения бизнеса так и аналитики и работы с продуктами. И конечно, многому училась, работая над реальными продуктами и аналитическими задачами в компаниях.
Взаимодействовала с данными, с цифрами, было интересно понять взаимосвязи во внутренних и внешних процессах. Я брала проекты, в которых нужно было разобраться, и углублялась в них до production-уровня. Старалась найти то, что мне интересно, и поняла, что хочу работать с аналитикой данных и создавать свои аналитические модели, руководить технологическими проектами.
– Сейчас много онлайн курсов предлагают научить программированию с нуля. Этого, правда, достаточно для того, чтобы начать карьеру в IT?
– Несколько лет назад еще было реально попасть на стажировку в крупную компанию после того как ты прошел онлайн обучение, но сейчас наблюдается большая конкуренция и для входа в профессию требуется высокий уровень. Технологии развиваются очень быстро, и тем, кто не успел попасть в первую и вторую волну, может быть трудно конкурировать с теми, кто уже набрался опыта.
– Какой показатель того, что ты супер профи?
– Умение видеть достижимый результат, а не просто что-то новое внедрить, следуя трендам. В каждой компании нужен уникальный подход и четкое понимание того, что сработает именно здесь и принесет желаемый результат. Также хочу отметить, что показатель профессионализма – это еще и признание профессионального сообщества. Я публикую статьи о методологии оценки AI-проектов и выступаю в роли жюри на международных технологических конкурсах, для меня важно не только строить решения, но и формировать профессиональную среду.
– С помощью Искусственного интеллекта можно спрогнозировать, будет ли проект успешным?
– Да, есть много параметров, по которым можно спрогнозировать, насколько проект будет успешным. Сейчас у нас как раз много проектов по ИИ-консалтингу в Insight AI. Мы анализируем кейсы компаний, проводим аудит готовности бизнеса к внедрению ИИ, оцениваем потенциальный ROI (Return on Investment), проектируем архитектуру решений и запускаем production-системы. Задача в том, чтобы добиться измеримого бизнес-эффекта и максимизировать успех.
– Расскажите о самых крупных ваших проектах?
– Один из крупных проектов – разработка антифрод-модели в рамках реферальной программы. Модель позволила сократить мошеннические выплаты и повысить эффективность маркетинговых расходов. Это был проект с серьезным финансовым эффектом для компании.
Второй проект, о котором бы хотелось рассказать – создание сквозной аналитики для нового продукта VK, платформа анализировала поведение миллионов пользователей и позволяла оптимизировать конверсию и продуктовую стратегию.
Сейчас для другой ведущей IT-компании я занимаюсь поиском недополученной прибыли, оптимизацией монетизации поискового трафика на многомиллиардном рынке. Это большой проект, но раскрывать информацию я не могу.
В целом, я работаю с достаточно крупными проектами, где речь идет о десятках и сотнях миллионов рублей эффекта, будь то снижение фрода, рост LTV (Lifetime Value) или оптимизация рекламной выручки.
– У вас есть профессиональная мечта?
– Всегда есть, в каком направлении развиваться. Каждый день выходят новые IT-продукты, все подстраивается под новые системы – сейчас какого-то потолка точно нет. В тех компаниях, где я работала, я достигла всего, что хотела, возможно, было бы интересно больше людей охватить – масштабировать решения на международный уровень, строить инфраструктурные AI-продукты, которые меняют целые рынки.
– Осталась ли сфера, где Искусственный интеллект еще не применяют?
– Мне кажется, ИИ уже применяется почти во всех отраслях: от финансов и e-commerce до медицины и промышленности. Вопрос уже не в применении, а в глубине интеграции и зрелости инфраструктуры.
Искусственный интеллект каждый день присутствует в нашей жизни – поиск в Интернете, чат GPT, навигатор…все основано на нейросетях и моделях машинного обучения, и отрезать его от нашей жизни, мы вряд ли сможем.
– Почему многие люди его бояться?
– Нужно время, чтобы привыкнуть. Люди боятся, что исчезнут многие профессии. Но профессии не исчезают, а меняются роли. Ценность человека смещается в сторону стратегического мышления, интерпретации и ответственности за решения. Если раньше бухгалтер занимался стандартными отчетами, то сейчас это может сделать нейросеть. Задача бухгалтера – проверить на ошибки, потому что ИИ-модель может “галлюцинировать”. Человек будет выполнять контролирующую функцию и решать более сложные и нестандартные кейсы, с которыми вряд ли справятся нейросети
– Что из казавшегося раньше невозможным, сегодня стало возможным благодаря ИИ-технологиям?
– Сегодня ИИ способен ускорять научную работу: помогать с анализом литературы, структурированием данных, генерацией гипотез. Раньше нужно было закончить аспирантуру, изучить научные труды, самому составить список литературы. ИИ позволяет моделировать сценарии развития бизнеса, тестировать гипотезы без масштабных экспериментов и принимать решения на основе вероятностных моделей.
– Как распознать, что текст писал Искусственный интеллект и проверить на ошибки?
– Сейчас ИИ-модели сами определяют, текст написан человеком или нейросетью, и достоверность информации, как я уже говорила, ИИ-модель может “галлюцинировать” и предоставить информацию, которая не является истиной. К тому же у всех ИИ- моделей есть свои паттерны, которые ты после нескольких лет работы с моделями, легко видишь.
– Вас что-то пугает в таком стремительном развитии технологий?
– Да, я до сих пор немного боюсь автономного транспорта, который работает без участия человека. Страшно, если что-то пойдет не так и твоя безопасность уже не будет в твоих руках.
Но гораздо больше положительных моментов. Искусственный интеллект делает много рутинной работы, может выделить самое главное из публикации, отчетов, найти ошибки в вычислениях, он многое может принять на себя. В жизни и в работе это очень помогает. Огромный прорыв совершен в медицине – в области нейрохирургии, диагностики. Достижения в медицинских технологиях, которые сейчас совершают врачи и ученые, вызывают восторг.
Что бы вы не доверили Искусственному интеллекту?
– Я бы не доверила ИИ принятие решений, которые формируют ценности и личность человека. Технологии могут помогать в обучении, структурировании знаний, персонализации материала, но ответственность за воспитание, моральные ориентиры и критическое мышление всегда должна оставаться за человеком. Ничто не заменит человеческого общения, заботы и участия родителей и учителей.
