Traffic groeit ongelijkmatig, veronderstellingen stoppen te houden, en ontwerpbeslissingen die ooit klein voelden, beginnen alles wat volgt te vormen. Dit artikel volgt de technische loopbaan van Sai Sreenivas Kodur, van het bouwen van grootschalige zoek- en aanbevelingssystemen in e-commerce tot toonaangevende bedrijfs-AI-platforms en domeinspecifieke gegevensproducten. Onderweg bekijkt het hoe werk op schaal de focus van een ingenieur verplaatst van individuele componenten naar platformfundamenten, gegevenswerkstromen en teamstructuren, vooral als AI verandert hoe software wordt gebouwd. Vroege grondslagen in systemen en machine learning Sai Sreenivas Kodur voltooide zowel zijn bachelor- als masterdiploma's in Computer Science and Engineering aan het Indiase Instituut voor Technologie, Madras. Tijdens zijn undergraduate en graduate studies richtte hij zich op compilers en machine learning.Zijn onderzoek onderzocht hoe machine learningtechnieken kunnen worden toegepast om de softwareprestaties in heterogene hardwareomgevingen te verbeteren. De prestaties werden behandeld als een systeemniveau resultaat gevormd door algoritmen, uitvoeringsmodellen en hardware beperkingen samen te werken. Aan het einde van de graduate school was het meest duurzame resultaat van deze training niet de vertrouwdheid met specifieke hulpmiddelen, maar het vermogen om nieuwe systemen diep te leren en aan te passen aan veranderende technische contexten. Zoek- en aanbevelingssystemen op schaal Sai's vroege rollen in de industrie omvatten het bouwen en leiden van zoek- en aanbevelingssystemen op grote Indiase e-commerceplatforms, waaronder Myntra en Zomato. Deze systemen ondersteunden het indexeren, zoeken en rangschikken in catalogi van meer dan een miljoen vaak veranderende items. Op deze schaal weerspiegelde het systeemgedrag meerdere concurrerende beperkingen. indexfrisheid moest in evenwicht worden gebracht met latentievereisten. de kwaliteit van de ranglijst was afhankelijk van datapijplijnen, de betrouwbaarheid van de infrastructuur en het modelgedrag dat samenwerkte. Ontwerpbeslissingen die in isolatie correct leken, gedroegen zich anders als ze blootgesteld waren aan echte verkeerspatronen, vertraagde signalen en ongelijke belastingverdeling. Verbeteringen in relevantie of prestaties vereisen coördinatie over gedistribueerde systemen, gegevensinname en toepassingsgedrag in plaats van geïsoleerde veranderingen in afzonderlijke componenten. Startup-omgevingen en bredere technische blootstelling In het begin van zijn carrière koos Sai ervoor om voornamelijk in start-upomgevingen te werken. Deze rollen leverden blootstelling aan een breed scala aan technische verantwoordelijkheden, waaronder systeemontwerp, productie-operaties en nauwe samenwerking met product- en bedrijfsteams. In deze instellingen kwamen de effecten van architecturale keuzes snel tot uiting.Systemen met zwakke fundamenten vereisen frequente herwerkingen naarmate het gebruik toeneemt.Systemen gebouwd met nauwkeurige abstracties en betrouwbare pijpleidingen waren gemakkelijker uit te breiden in de loop van de tijd. Deze ervaring breidde zijn perspectief op engineering uit.Systemen werden niet alleen gedefinieerd door code en infrastructuur, maar ook door hoe teams werkten, hoe beslissingen werden genomen en hoe platforms werden onderhouden naarmate ze groeiden. Voedselintelligentiesystemen bouwen bij Spoonshot Sai was later medeoprichter van Spoonshot en diende als Chief Technology Officer. Het kernsysteem, Foodbrain, combineerde meer dan 100 terabyte alternatieve gegevens uit meer dan 30.000 bronnen met AI-modellen en domeinspecifieke voedselkennis. Deze stichting ondersteunde Genesis, een product dat wordt gebruikt door wereldwijde voedselmerken zoals PepsiCo, Coca-Cola en Heinz om innovatie- en productontwikkelingsbeslissingen te ondersteunen. Building Foodbrain omvatte het werken met lawaaierige gegevensbronnen, evoluerende domeinvereisten en verwachtingen van de betrouwbaarheid van de onderneming. Onder Sai's technische leiderschap, Spoonshot verzamelde meer dan $ 4 miljoen in venture-financiering en schaalde naar een team van meer dan 50 in de VS en India. Tijdens deze periode introduceerde hij data-centrische AI-praktijken door samen met het data science-team een dedicated data operations-functie te creëren. Enterprise AI Platforms en betrouwbaarheid Sai diende later als directeur engineering bij ObserveAI, waar hij platform engineering, analytics en enterprise product teams leidde. Het platform ondersteunde zakelijke klanten zoals DoorDash, Uber, Swiggy en Asurion. Deze klanten hadden strenge verwachtingen rond betrouwbaarheid, prestaties en operationele zichtbaarheid. Het scalen van het platform om een tienvoudige toename van het gebruik te ondersteunen, vereiste veranderingen in infrastructuur, data-ingestiepijpleidingen en observatiepraktijken. Naast technisch scalen, richtte Sai zich op het opbouwen van engineering leiderschapscapaciteit.Hij hielp bij het definiëren van wervingsframes, voerde meer dan 130 interviews uit en huurde senior engineeringleiders in om langetermijnplatformontwikkeling te ondersteunen. Naarmate platforms complexer worden, worden coördinatie, eigendom en besluitvormingsprocessen onderdeel van het technische systeem. Van Systems Engineering tot AI-Native Teams Door de rollen heen heeft Sai praktische betrokkenheid gehandhaafd terwijl hij zich geleidelijk uitbreidde naar bredere technische leiderschapsverantwoordelijkheden. Zijn focus verschuilde steeds meer naar platformfundamenten en workflows waarmee teams effectief konden werken met complexe data- en AI-systemen. Zijn onderzoekspublicaties weerspiegelen deze praktische focus. en » Onderzocht hoe AI product- en engineeringworkflows kan ondersteunen. Genesis: Voedselinnovatie Intelligentie Debugmate: een AI-agent voor efficiënt on-call-debuggen in complexe productiesystemen Debugmate demonstreerde een 77% vermindering van de on-call-belasting door ingenieurs te helpen met incidenten te sorteren met behulp van waarnemingsgegevens en systeemcontext. Langetermijntechnische fundamenten Kijkend over de carrière van Sai Sreenivas Kodur, is een consistent thema de nadruk op bouwsystemen die betrouwbaar blijven naarmate de complexiteit toeneemt. Naarmate AI de softwareontwikkeling versnelt, wordt deze focus kritischer, vooral wanneer teams echt beginnen te bouwen. AI-agenten introduceren nieuwe workloads en verschillende patronen van systeemgebruik.Data- en infrastructuurplatforms die oorspronkelijk zijn ontworpen voor menselijke gebruikers moeten zich aanpassen om deze veranderingen te ondersteunen. AI-native software teams AI-native software teams In plaats van zich te concentreren op individuele productiviteitswinsten, richt dit werk zich op platformfundamenten, gegevensworkflows en teamstructuren die in de loop van de tijd kunnen scalen. De carrière weerspiegelt een technische benadering die is gebaseerd op helderheid, duurzaamheid en langetermijnimpact. Krijg een linker linker linker linker linker Zie Sreenivas Kodur - Afbeelding Linkedin Linkedin Linkedin

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Deze audio wordt geproduceerd in de originele taal van het verhaal!

Engineering op schaal: van zoekmachines tot AI-native platforms en data-producten

About Author

OPMERKINGEN

LABELS

DIT ARTIKEL WERD GEPRESENTEERD IN

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps