Facebookのビデオ推奨事項Maven -IEEEスペクトル

誰かがFacebookやInstagramでビデオを見るたびに、彼らはAmey Dharwadkerの作品に従事しています。 Facebookの親会社であるMetaのMachine Learning Engineering Managerは、Facebookのビデオ推奨品質ランキングチームをリードしています。

Dharwadkerの仕事は、世界的に何十億人もの毎日のアクティブユーザーのビデオ推奨事項の品質と整合性を改善し、技術的な卓越性と戦略的ビジョンのバランスをとることに焦点を当てています。 IEEEシニアメンバーの先駆的な作業は、ユーザーの関心を理解し、コンテンツの分布を最適化し、それ以外の場合は推奨事項を歪めるバイアスを緩和するという課題に取り組んでいます。

彼は、適合性ランキングモデルなどのソリューションを開発しました。これは、個々の好みを考慮し、ビデオがバイラルになるなどの集合的な影響が単一のユーザーの選択に備えているという効果を考慮して推奨の精度を向上させます。 Dharwadkerと彼のチームは、個人の好みと一般的に整合する多様なコンテンツを表示することにより、ユーザーのエクスペリエンスを広げることを目的とした、パーソナライズされた関心探査フレームワークの背後にもありました。

彼の貢献のために、Dharwadkerは昨年、British Computer Societyの情報検索スペシャリストグループによってSearch Professional of the Yearに指名されました。

Dharwadker氏は、認識に満足しているが、「数十億人のユーザーにパーソナライズされたビデオの推奨事項を提供する技術的な複雑さと、人々がコンテンツとの発見と相互作用に対する即時かつ意味のある影響と相まって、それ自体がやりがいがある」と付け加えています。

初期の問題ソルバー

インドのゴアで生まれたダルワッカーは、この地域の自然の美しさと文化的豊かさに触発されました。外科医である彼の父親は、数学と科学への関心を育み、論理的および分析的な問題解決スキルを強調する上で極めて重要な役割を果たしました。 Dharwadkerの初期の経験は、エンジニアリングと革新に対する彼の情熱に火をつけました、と彼は言います。

「私はいつも好奇心cild盛な子供で、物事がどのように機能するかに常に魅了されていました」と彼は言います。 「私は、私が学んだ概念を視覚化するために、サーキットの構築やその場しのぎのモデルを作成するなど、単純な科学プロジェクトを実験するのが大好きでした。この好奇心は、科学と数学の抽象的な概念を理解することに拡張されました。そこでは、「方法」の背後にある「なぜ」を理解するのを楽しんでいました。

彼は、2011年にインドのタミルナードゥ州のティルチラッパリにある国立工科大学で電子機器および通信工学の学士号を取得しました。彼の学部研究は、実際の問題を解決するためにコンピュータービジョンと機械学習を適用するという彼の情熱を固めました。彼の専門知識を深める意欲を持って、彼は2014年に卒業し、コロンビアの電気工学の修士号を追求しました。

ソーシャルメディアの推奨ランキングの先駆者

Dharwadkerは、2011年にインドのベンガルールにあるアナログデバイスでプロの旅を始めました。自動車ビジョンソフトウェアエンジニアとしての在任中、彼はほとんどのモデル車で使用される高度なドライバー支援システムのリアルタイムコンピュータービジョンアルゴリズムを開発しました。これらのシステムには、アダプティブクルーズコントロール、自動緊急ブレーキ、自動レーン支援が含まれます。彼の役割により、彼は安全性と効率性に対するAIの具体的な影響を見ることができ、彼の将来の仕事の基盤を設定することができました。

2014年に修士号を取得している間、Dharwadkerはカリフォルニア州メンロパークのFacebookでインターンを務め、広告ランキングモデルの機械学習に焦点を当てて、ユーザーが自分に最も関連する広告を確認し、広告主が投資を最大化するようにしました。

ユーザーの好みを分析し、数十億人のユーザーにパーソナライズされたコンテンツを配信できるシステムを構築できる課題と機会に感銘を受けました。 Dharwadkerは、Facebook News Feedランキングチームに取り組んでいる機械学習エンジニアとして、2015年1月にメタにフルタイムで参加しました。このグループは、ユーザーのフィードに表示される投稿の関連性と順序を決定するアルゴリズムの背後にあります。チームは、各ユーザーにとって最も魅力的で意味のある重要なコンテンツを優先することを目指しています。

「リーダーシップは単なるタイトル以上のものです。それはあなたの周りの人々を高揚させ、聞くに値する声を増幅し、他の人が繁栄するための障壁を打ち破り、より多くの人々を創造することによってリーダーの規模と影響を増やすことです。」

Dharwadkerの推奨システムへの貢献は変革的になりました。彼は、フィードとページの埋め込みを開発しました。これは、ソーシャルメディアフィードまたはページのコンテンツをその本質を捉えた一連の数字に変えるための特許取得済みの広く引用された方法です。このイノベーションにより、アルゴリズムは、より正確なコンテンツグループ化とパーソナライズされたコンテンツの推奨事項を強化するために、ページ間の類似性を識別できます。

その後、技術的なリーダーとして、DharwadkerはFacebook Watchランキングチームを率いました。これは、ニュースフィードのランキングチームと同様のテクノロジーに取り組んでいますが、特にビデオコンテンツに焦点を当てています。このグループは、毎月12億5,000万人以上のユーザーのビデオ推奨事項を進めました。

2023年、ダルワッカーは現在の地位に移行しました。彼の典型的な勤務日には、ビデオ推奨の品質とエンゲージメントに関する重要なメトリックのレビュー、建築設計レビューを通じて機械学習エンジニアのチームを導き、技術的な課題のソリューションをブレーンストーミングすることが含まれます。

「私の仕事のもう1つの重要な側面」は、Dharwadker氏によると、「私のチームの1対1の定期的なエンジニアを指導して、キャリアの成長をサポートすることに焦点を当てています。」

リーダーシップの認識とIEEEの関与

Dharwadkerの作品は、世界的な称賛を得ています。英国のコンピューター協会からの認識に加えて、彼は2023年にエンジニアリングと技術の研究所によってインド青少年エンジニアリングアイコンオブザイヤーに指名されました。ラスベガス。

ダルワッカーは彼のキャリアを促進し続けている間、情熱的なメンターとしてエンジニアリングコミュニティに積極的に貢献しています。彼は、エンジニアリングの卓越性の育成を支援し、人工知能と推奨システムの次世代の専門家を開発することを目指していると言います。

IEEEへの彼の関与は、彼の学部課程で2009年に始まりました。

「2010年のIEEE India Council International Conferenceで最初の研究論文を発表しました」と彼は言います。 「その経験は、IEEEの技術プラットフォームの深い影響を紹介し、私の継続的な関与に影響を与えました。」

それ以来、彼は組織をコラボレーション、学習、専門的な成長のためのプラットフォームと見なしてきたと彼は言います。

彼はIEEEコンピューター協会に参加し、研究論文をレビューします パターン分析に関するIEEEトランザクション そして マシンインテリジェンス IEEEアクセスジャーナル。

IEEEを通じて彼の分野で有望な専門家を指導することで彼が得た経験は、彼がメタのより効果的なマネージャーになるのを助けたと彼は言います。

Dharwadkerのキャリアは、好奇心、革新、そしてプラスの影響を与えるというコミットメントによって推進されています。彼はこのようにリーダーシップの哲学を要約しています。「リーダーシップは単なるタイトル以上のものです。それはあなたの周りの人々を高揚させ、聞くに値する声を増幅し、他の人が繁栄するための障壁を打ち破り、より多くの人々を創造することによってリーダーの規模と影響を増やすことです。」