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LinkedInでの機械学習へのバイオリニストの飛躍

音楽とエンジニアリングは、ほぼ正反対のキャリアパスのように見えるかもしれません。しかし、Javier Ormanにとって、プロのバイオリニストからLinkedInの機械学習エンジニアへの移行は驚くほど自然なものでした。ウルグアイのモンテビデオで育ったオーマンは、音楽と数学の両方で優れており、大学の科目で二重に留まりました。しかし、音楽は彼の真の情熱であり、大学の後、彼はプロのバイオリニストとしてのキャリアを追求し、演奏、教え、他のアーティストを録音し、生産するのを助けました。 ハビエル・オーマン 雇用主：LinkedIn職業：機械学習エンジニア教育：チャールストン大学の音楽と数学の学士号。ミシガン大学音楽の修士号しかし、Covid-19パンデミックの混乱の中で、ソフトウェア開発のために音楽をあきらめた卒業生の友人との会話が彼の好奇心をそそりました。 Pythonと機械学習で無料のオンラインコースを受講した後、彼はすぐにデータとアルゴリズムの魅力的な新しい世界に没頭しました。彼がそれのキャリアを作りたいと思っていることに気付くのにそれほど時間はかかりませんでした。機械学習アルゴリズムは、オーマンにとって「ほとんど魔法のような」ものでした。 「私は方法論、その背後にある数学に夢中になりました。」二重の天才Ormanの珍しいキャリアの軌跡は、彼の幼少期にまでさかのぼることができます。彼の両親は両方ともソフトウェアエンジニアであり、彼は幼い頃から家の周りのコンピューターで育ちました。しかし、彼らは音楽の家族でもありました。彼の母親はピアノと彼の父親がトランペットを演奏するのを楽しんだ。音楽から機械学習へのOrmanの道は、技術的な背景を持つ人がソフトウェアで成功する方法を示しています。デスモンド「デマネー」OWUSU/Instagram彼の音楽の旅は、約100人の子供のクラスがグループとしてバイオリンを弾いているのを見たときに、4歳で始まりました。オーマンは魅了され、すぐに母親にバイオリンも弾きたいと言いました。彼の10代までに、彼はウルグアイの全国青少年オーケストラとツアーを始め、音楽コンペティションに参加しました。しかし同時に、彼は数学に対する自然な適性を発見し、数学のオリンピックに入っていました。しかし、オーマンは、数学は本質的に彼が彼の音楽キャリアに焦点を合わせている間、彼が味方にした趣味だったと言います。2006年にサウスカロライナのチャールストン大学で音楽と数学の2度を修了した後、オーマンはミシガン大学で音楽の修士号を取得しました。 2009年までに、彼はニューヨーク市のカーネギーホールでオーケストラで演奏し、室内楽グループと一緒に南アメリカをツアーしていました。より創造的な道を追求することに興味があるOrmanは、短編映画のために音楽を作曲し始め、音楽制作を教え、最終的には他のアーティストを録音してプロデュースする小さなスタジオを構築しました。時間が経つにつれて、彼はこの創造的なプロジェクトのパッチワークとバイオリンの指導を組み合わせることで、持続可能な音楽キャリアを築きました。新しい方向2020年初頭、Covid-19が世界を覆していたため、Ormanは自分の将来を再評価し、新しい課題を探していることに気付きました。パンデミックの始まり近くで、彼は最近、プロのバイオリニストからソフトウェアエンジニアへの移行を行った大学院の友人と話をしました。彼女は彼に言語のプログラミングについて、そしてキャリアがどのようなものかについて話し、好奇心から彼はオンラインのPythonコースを受講することを決めました。彼が機械学習の世界を探索し始めた直後。「私はオンラインコースを受講し始めましたが、私が興味を持っているものに関するデータを探し始めました」と彼は言います。たとえば、Ormanは、各州のCovid-19入院率を示すアニメーションヒートマップを作成しました。 「クールなプロットを作成し、データをもう少し調査する方法を見つけたら、それは実際に楽しくなりました。」6か月以内に、オーマンはこれが彼がキャリアとして追求したいものであることに気付きました。 「食事の休憩や眠りにつくためにやめるのに苦労していることに気づきました」と彼は言います。 「だから私はそれを真剣に受け止め始めました。」2021年4月、Ormanは、ニューヨーク市に拠点を置くKoios Medicalでデータ準備をして、がん検出アルゴリズムを開発しました。しかし、彼の大きな休憩は、数ヶ月後、彼がLinkedInのReach Apprenticeshipプログラムを発見したときに来ました。彼は7月に機械学習ソフトウェアエンジニアリングの見習いとして応募し、始めました。学習機械学習OrmanはLinkedInのフィードAIチームに割り当てられ、ユーザーが表示される投稿を決定する推奨アルゴリズムを開発します。このシステムには複数のレイヤーがあり、特定のユーザーにとって最も関心のあるものを決定するために、何百万もの潜在的な投稿を徐々に除去します。2022年、リーチプログラムで1年後、Ormanはソフトウェアエンジニアに昇進し、現在、このシステムのAIの最終層である「セカンドパスランカー」として知られるモデルに取り組んでいます。これは、同様の種類の投稿をクリックしたりコメントしたりする傾向のような要因に基づいて、ユーザーに最も関連する投稿を決定します。彼の仕事の多くは、新しい機械学習技術を実験するか、モデルに小さな調整を行い、追加のパフォーマンスを絞り出すことを伴います。 「それはかなり複雑なシステムです」とオーマンは言います。 「これも非常に成熟したシステムなので、10分の1または数百パーセントの点で利益を測定します。」しかし、彼は新しいことを継続的に学ぶための挑戦とプッシュを楽しんでいます。それは彼が音楽における彼のバックグラウンドを信じているものであり、それは絶え間ない献身と練習を必要とし、彼をうまくやるべきことです。また、音楽への深い数学的基盤があり、オーマンはこれらのつながりが彼の新しいキャリアに役立ったと考えています。 「これらの交差点は深く走り、説明するのは難しい」と彼は言う。 「しかし、彼らは両方とも私の脳を特定の方法でくすぐるように感じます。」また、オルマンは、非技術的な背景からエンジニアリングに参加する他の人にアドバイスを受けています。核心の詳細に飛び込む前に、テクノロジーがどのように機能するかについての直感を開発することに焦点を当てています。 「時間を費やして、直感的なレベルで物事がどのように機能するかを感じるだけで、すべてが簡単になります」と彼は言います。 「そして、あなたはナッツとボルトの練習を始めます。」ある日、彼は音楽のための推奨アルゴリズムに取り組むことにより、彼の2つの主要な情熱と結婚したいと考えています。それまでの間、彼は彼らが彼の人生で個別のが補完的な役割を果たすことに満足しています。 「仕事から休憩を取り、バッハをプレイするのが好きです」と彼は言います。 「2つの間を行き来するのは良いバランスのように感じられます。」サイトの記事からウェブ上の関連記事 #LinkedInでの機械学習へのバイオリニストの飛躍