inDrive の Chief Technology Officer である Yuri Misnik が、テクノロジーのスケーリング、AI イノベーション、および柔軟で強力なエンジニアリング組織の構築に関する会話に歓迎することを楽しみにしています。 inDriveでは、Yuriは、同社のエンジニアリング、AI、およびデータチームを監督し、プラットフォームがリーディングハイリングサービスからフル機能のスーパーアプリに進化するにつれて、このインタビューでは、InDriveのこの変革段階について彼のエネルギーを発揮するもの、テクノロジーが同社の軌道にどのように影響を与えているか、そして、リーダーシップの原則が彼のアプローチをリニアするのに影響を与えるエンジニアリングを導くことを探求します。 1)最近InDriveでCTOに就任していただき、おめでとうございます!企業にとってこのような変革的な段階で、エンジニアリング、AI、およびデータチームをリードすることに何があなたを最も興奮させますか? 私が最も興奮しているのは、非常に顧客中心の目的主導のビジネスにおける規模と成長の組み合わせです。私たちは顧客とドライバーの面でだけでなく、スーパーアプリに拡大し、小売店の垂直を構築し、隣接するドメインに移行しています。 2つ目の部分は、デザインによってモダンなものを構築する機会です:AI(広い意味で)を使用すると、あらゆる場所で物事をより良く、より速く行い、顧客を効率的にサービスし、彼らのニーズに適切な状態に保つのに役立ちます。 2) InDriveは乗り継ぎアプリから完全な「スーパーアプリ」へと拡大しました。 スーパーアプリの場合、最も重要なことは、顧客のニーズに常に関連し、独自のビジネスだけでなくパートナーを統合する能力を維持することです。私たちは、日常のニーズを満たすアプリとプラットフォームを構築したいです - モビリティ、食料品、その他 - そしてそれをうまく行うためには、それは一貫して各人にとって関連し、複数のビジネスをスピードで統合する柔軟でなければなりません。 関連性は、データ、アナリティクス、AI、機械学習によって推進されています:特定の顧客にとって本当に重要なものを抽出し、常に個人的な体験を生み出す - 私たちは「セグメントの1」と呼んでいます。 一方、統合は、理解し、運用し、維持しやすい強力な、よく設計されたAPIファーストプラットフォームによって推進されています。 3) 代理人ワークフローを通じて価格、セキュリティ、およびサポートを再構築するAI変革をリードすることを言及しました。 技術的レベルでは、正しいプラットフォームを構築することから始まります:データ湖、データパイプライン、データ品質層、および高度なMLの使用を可能にするモデル管理インフラストラクチャ。そして今日の不可欠な点の1つは、現代のAIシナリオ、特に生成型およびエージェント的なシナリオを可能にする包括的なセマンティックレイヤーを持つことです。 私たちはまた、すべてをゼロから構築するのではなく、市場から強力なビルドブロックを使用することを意図しており、例えば、AWS SageMaker と Databricks の機能を組み合わせることで、私たちの利点を駆動するのに最適なものを選択します。 文化的なレベルでは、AIが企業として私たちのためにどのように機能するかを学ぶことが重要です。私たちは内部でさまざまなエージェントを展開し、彼らがどのように機能するかを観察し、そのエージェントが本当に役に立つようにするためにプロセスやデータを変更する必要があることを学びます。時間とともに、顧客、ドライバー、サプライヤーのためのエージェントをより多く導入します。 4) InDrive は常に公平性と透明な価格設定を誇っています. AI は偏見を導入せずにその哲学にどのように適合しますか? 私はAIと公平性が本質的に矛盾しているとは思わない。我々は既に供給と需要のモデルで機械学習を使用して、道路上に適切な量の車を持っており、顧客の需要に応えられることを保証しています。 重要なことは、私たちが選ぶデータとモデルをどのように訓練するかについて注意を払い、顧客の利益ではなく利益のためにそれらを最適化することを確認することです。我々はまた、先進的なAIとエージェントを、最終的なブラックボックスの意思決定者ではなく、勧告と助手として意図的に位置づけています。私たちの乗り継ぎモデルでは、価格設定は、基本的に顧客とドライバーの間の交渉に基づいています。 5)あなたは「より少ないリソースでより多くのことをする」をガイドラインとして共有します. スリーンで高性能なエンジニアリングチームを構築するためのあなたの枠組みや哲学は何ですか? 私たちは、リソースを効率的に使用し、それを絶対に必要とする場合に追加することに非常に慎重に取り組んでいます:私たちはチームが何をやっているか、実際のワークロードが何であるかをよく見て、クラウドの使用とコストのためのアーキテクチャを絶えず最適化しています。 我々はまた、チームにおける上級者と意思決定力を優先する:より少ない「クリップボードの役割」、より多くの決定を下し、迅速に実行できる人々。 私たちは、AWS で使用できる非常に効果的な devops プラットフォームを構築し、AWS は私たちのグローバルなクラウド プロバイダーです。これにより、環境プロビジョニングと管理、展開、テスト、より広範な機能展開のためのすべてのルーチンタスクを完全に自動化することができます。 もう一つの主要なリバーは、ドキュメントサポート、テスト、要件分析などの差別化を減らす分野における自動化とAIエージェントです。我々は、より少ない人々とより多くのテストを作成し、手動のオーバーヘッドを減らすためにAIエージェントを導入し始めています。 6)多くのテクノロジー企業は、イノベーションのスピードとEBITDAの規律をバランスをとるという課題に直面しています。 普遍的な答えはありませんが、私たちにはいくつかの原則が重要です。 私たちはクラウドネイティブで、私たちのインフラストラクチャはすべてクラウドで動作し、主にAWSとGoogle Cloudに依存しており、私たちのインフラストラクチャの容量は常に需要に対応するように、精巧な自動スケーリングに大きく依存しています。 我々は強力なプラットフォームチームを持っているが、FinOpsの実践を導入することによって、製品チームにコスト所有権を推し進めている:チームに物のコスト — 乗り物あたりのコスト、取引あたりのコスト、データベース呼び出しあたりのコストさえ — を明確に見ることができるようにする。 7)世界クラスのエンジニアリング組織を構築するには、システムだけでなく、文化が必要です。 その多くは、コミュニケーションと調和に至る:人々を結びつける(仮想的でさえ)、共通の目標を共有し、すべての人々を目的、戦略、共通の文脈に接続させることです。 構造的に言えば、我々は、明確な目標と強力な所有権を持つ共通の結果に基づいて構築されたクロス機能製品チームに依存しています。我々はまた、遠隔時でも、多くのチームが類似したタイムゾーン内で動作することを幸運に思っています。 8) マイクロソフト、AWS、HSBC、ナショナルオーストラリア銀行、そして今ではInDriveのような大規模な組織でテクノロジーをリードした後、業界のどの主要なリーダーシップのレッスンがあなたに留まりましたか? 最大のレッスンは業界特有ではない。 まず、あなたが真に気にするならば、あなたは効果的なリーダーになることができます - 顧客、あなたのビジネス、あなたのチーム、そして最終的にテクノロジーの選択について。 第二に、リーダーシップはすべての決定を下すことではなく、他の人々が自分自身の最良のバージョンであり、一貫して良い決定を下すことを可能にすることでもあります。 第三に、あなたには明確な使命、ビジョン、共通の目的が必要です - 単に「戦略」ではなく、あなたが技術、組織、人々の能力を構築するコアの原則です。 9) あなたはどのようにして、AIの破壊のペースの真っ最中で自立し、学び続けますか? あなたが頼っているフレームワークや習慣は何ですか? 私は自分のネットワークと、LinkedIn、Reddit、そして私が定期的に読むいくつかのブログを介して、業界で起こっていることの文脈を広く理解し、重要なトピックに深く進みます。 また、私は読書に多くの時間を費やします - 私はビデオよりも本を好みます - 毎日、たとえそれがわずか15分であるとしても、何か新しいことを私に読むことを試みます. AIはまた、新しいことを学ぶときに思考を構造化し、探検を導くのに役立つ助手です。 10)この会話を3年後に再検討すれば、グローバルな影響力と倫理的なイノベーションの両面でInDriveのテクノロジーストーリーはどうなるだろうか。 3年後には、我々は不公正と戦い、人々やコミュニティの機会を創造する上で、テクノロジーを通じて、我々とパートナーが運営するテクノロジーを活用したビジネスを通じて、重要な影響を与えました。 また、我々は、革新と前向きな考え方で世界的に認められている非常に有能なテクノロジーチームを持ち、人々が我々の顧客、我々のビジネス、そして我々の目的と使命を真に大切にする文化を望んでいる。
