«Мне важно совмещать науку с её практической реализацией и делать то, что будет полезно людям»

Кандидаты и доктора наук из команд по развитию искусственного интеллекта Сбера о том, как попали в бигтех и какие проекты здесь развивают.

В январе 2024 года в Сбере прошла первая Премия в области RnD среди сотрудников — команды и отдельных исследователей наградили за лучшие проекты с наибольшим потенциалом для бизнеса, с технологической и научной новизной и за личный вклад в науку и развитие технологий. Мы поговорили с лауреатами премии — Еленой Тутубалиной и Павлом Блиновым — о том, как кандидаты и доктора наук попали в Сбер и какими именно проектами они занимаются.

Большую часть школьной жизни у меня были нормальные отношения с математикой и информатикой, в старших классах я больше узнал о программировании и о том, насколько крутые вещи можно создавать с его помощью. В Data Science я пришёл через аспирантуру: тема моей работы касалась обработки естественного языка и автоматического анализа тональности текстов: например, чтобы понять, какие аспекты в отзыве на условный мобильный телефон положительные, а какие — отрицательные.

Параллельно с аспирантурой я занимался соревновательным анализом данных, где участникам предлагались разные задачи, связанные с машинным обучением и искусственным интеллектом. В некоторых из них я побеждал, и могу сказать, что такая практика дала мне много опыта и знаний. Может даже больше, чем сам университет.

С индустрией я познакомился, когда попал в Яндекс — там мы занимались построением эффективных ML алгоритмов анализа пользователей. Однако, через какое-то время мне захотелось вернуться к более научной деятельности — так я оказался в Лаборатории искусственного интеллекта Сбера, где мы совмещаем науку с её практической реализацией.

Я регулярно бегаю по 10 км, а также люблю различные силовые тренировки. Длинные пробежки очень помогают морально и физически восстановиться после напряженной рабочей недели, более того — периодически это напрямую помогает работе: например, именно после пробежки могут родиться самые интересные и неожиданные идеи, которые сразу же хочется начать реализовывать.

Одной из своих самых сильных сторон я считаю целеустремлённость. Даже если к моим идеям многие люди сначала относятся скептически, у меня получается набраться терпения и настойчивости, чтобы довести их до конца. Чаще всего многие впечатляются результатом — это мотивирует. Мне кажется, что главные мои открытия и исследования ещё впереди.

В Сбере я занимаюсь машинным обучением и обработкой текстов на естественном языке. У нас есть модели, которые принимают запросы на естественном языке и потом переводят их на более структурированный язык. Но такие модели могут обладать ограничениями, за счёт которых будут допускаться ошибки в языковых конструкциях — и моя работа непосредственно касается создания новых архитектур, которые устранили бы эти ограничения.

Я всегда любила математику, особенно те моменты, когда ты, решив сложную задачу, выходишь к доске и объясняешь своё решение классу. По похожей причине в старших классах меня заинтересовало программирование, я закончила школу золотой медалью и поступила на факультет вычислительной математики и кибернетики Казанского федерального университета.

До аспирантуры я занималась разработкой приложений, закончив институт и уже работая в компании я поняла, что то техническое задание, которое дают программистам, часто ограничивается набором определенных действий. Конечно, в них есть техническая сложность, с которой ты должен эффективно справляться, но интересной математики нет. За ней я пошла в аспирантуру и совершенно случайно попала на кафедру интеллектуальных технологий поиска, где было уделено много внимания непростой области компьютерной лингвистики. Тема моей кандидатской диссертации оказалась связана именно с обработкой текстов с помощью машинного обучения, которая тогда стремительно развивалась.

Анализом биомедицинских текстов я стала заниматься восемь лет назад, а сейчас написала и защитила по ним докторскую диссертацию. Мне интересны междисциплинарные исследования, которые помогают придумать, как извлечь больше информации из научной литературы, чтобы интегрировать её, например, в модель разработки лекарств. Ограничения таких моделей в биомедицине могут привести к серьёзным ошибкам в контексте человеческого здоровья, поэтому успешная работа в этой области имеет огромное значение не только для меня, но и для людей в целом. Потому что в конечном итоге, если мы будем лечить заболевания лучше — мы просто дольше проживём. А это то, чего все мы хотим: жить долго и счастливо.

В Сбере мы внедряем ИИ во все процессы и создаём сервисы будущего: наши решения позволяют оптимизировать бизнес-процессы, избавляют от рутины и высвобождают время для важного. Все эти достижения на уровне ведущих технологических корпораций мира стали доступны благодаря нашим исследовательским командам, частью которых и являются Павел и Елена.

Присоединиться к одной из команд Сбера и направлять науку и исследования на повышение качества жизни людей можно через одну из открытых вакансий на карьерном портале. Впереди нас ждут по-настоящему интересные открытия!