เรามีความยินดีที่จะต้อนรับ Yuri Misnik, Chief Technology Officer ใน inDrive สําหรับการสนทนาเกี่ยวกับการปรับขนาดเทคโนโลยีนวัตกรรม AI และสร้างองค์กรวิศวกรรมที่อ่อนแอและแข็งแรง Yuri นําประสบการณ์การบริหารจัดการระดับโลกหลายทศวรรษไปทั่วองค์กรเทคโนโลยีและบริการทางการเงินที่สําคัญหลังจากมีบทบาทระดับสูงใน บริษัท รวมถึง Microsoft และ AWS ใน inDrive Yuri จัดการวิศวกรรม AI และทีมข้อมูลของ บริษัท ในขณะที่แพลตฟอร์มพัฒนาจากบริการ ride-hailing ชั้นนําไปสู่ซูเปอร์แอปที่มีคุณสมบัติเต็มรูปแบบ ในสัมภาษณ์นี้เราจะสํารวจสิ่งที่กระตุ้นเขาเกี่ยวกับขั้นตอนการเปลี่ยนแปลงนี้ใน inDrive วิธีเทคโนโลยีมีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของ บริษัท และหลักการผู้นําที่นําแนวทางของเขาเพื่อวิศวกรรม lean แต่มีอิทธิพล 1) ขอแสดงความยินดีต่อการตั้งชื่อเป็น CTO ของคุณเมื่อเร็ว ๆ นี้ที่ InDrive! สิ่งที่ทําให้คุณตื่นเต้นมากที่สุดเกี่ยวกับวิศวกรรม AI และทีมข้อมูลชั้นนําในขั้นตอนการเปลี่ยนแปลงเช่นนี้สําหรับ บริษัท สิ่งที่ทําให้ฉันตื่นเต้นมากที่สุดคือการรวมกันของขนาดและการเติบโตในธุรกิจที่มุ่งเน้นไปที่วัตถุประสงค์ที่มุ่งเน้นไปที่ลูกค้า เราไม่เพียง แต่มีขนาดใหญ่ในแง่ของลูกค้าและไดรเวอร์ - เราขยายตัวเป็นซูเปอร์แอปสร้างแนวตั้งของร้านอาหารและย้ายไปยังโดเมนที่ใกล้เคียง ซึ่งหมายความว่าเรากําลังสร้างแพลตฟอร์มเทคโนโลยีและองค์กรเทคโนโลยีที่ไม่เพียง แต่สามารถปรับขนาดและแข็งแรงในระดับโลก แต่ยังเป็นลูกค้าที่มุ่งเน้นและนําข้อมูลอย่างแท้จริง ส่วนที่สองคือโอกาสที่จะสร้างสิ่งที่ทันสมัยโดยการออกแบบ: การใช้ AI (ในแง่กว้าง) ทุกที่ทําให้สิ่งต่างๆดีขึ้นและเร็วขึ้นช่วยให้เราให้บริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพและยังคงเกี่ยวข้องกับความต้องการของพวกเขา การทําเช่นนี้ในความเร็วที่เราเติบโตเป็นปัญหาวิศวกรรมที่ท้าทาย - และยังเป็นความท้าทายทางองค์กรที่น่าตื่นเต้น 2) InDrive ได้เติบโตจาก app ride-hailing ไปยัง “super app” แบบเต็มรูปแบบ คุณเห็นว่าเทคโนโลยีกําลังกระตุ้นขั้นตอนการกระจายตัวต่อไปนี้อย่างไร สําหรับซูเปอร์แอพ สิ่งที่สําคัญที่สุดคือการยังคงเกี่ยวข้องกับความต้องการของลูกค้าตลอดเวลาและความสามารถในการบูรณาการไม่เพียง แต่ธุรกิจของเราเอง แต่ยังเป็นพันธมิตร เราต้องการสร้างแอพและแพลตฟอร์มที่ตอบสนองความต้องการประจําวัน - การเคลื่อนไหวอาหารและอื่น ๆ - และเพื่อให้ได้ดีมันต้องมีความเกี่ยวข้องอย่างต่อเนื่องกับแต่ละคนและมีความยืดหยุ่นในการบูรณาการธุรกิจหลายอย่างในความเร็ว ความเกี่ยวข้องถูกขับเคลื่อนโดยข้อมูลวิเคราะห์ AI และการเรียนรู้เครื่อง: การสกัดสิ่งที่สําคัญอย่างแท้จริงสําหรับลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงและทําให้ประสบการณ์เป็นส่วนบุคคลเสมอ - สิ่งที่เราเรียกว่า "ส่วนหนึ่งของหนึ่ง" สิ่งนี้ต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่ง: แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ข้อมูลทะเลสาบและความสามารถ ML / AI แบบทันสมัยพร้อมกับวิศวกรรมและการดําเนินงานเพื่อทํางานได้อย่างน่าเชื่อถือในขนาด การบูรณาการในทางกลับกันถูกขับเคลื่อนโดยแพลตฟอร์ม API-first ที่ได้รับการออกแบบอย่างดีซึ่งง่ายต่อการเข้าใจการดําเนินงานและการบํารุงรักษา 3) คุณได้กล่าวถึงการนําไปสู่การเปลี่ยนแปลง AI ที่ออกแบบใหม่การกําหนดราคาความปลอดภัยและการสนับสนุนผ่านกระบวนการทํางานของตัวแทน คุณสามารถยกเลิกการเปลี่ยนแปลงนี้ได้อย่างไรในระดับทางเทคนิคและวัฒนธรรม ในระดับทางเทคนิคมันเริ่มต้นด้วยการสร้างแพลตฟอร์มที่เหมาะสม: ฐานข้อมูลท่อข้อมูลชั้นคุณภาพข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานการจัดการแบบจําลองที่ช่วยให้สามารถใช้ ML ขั้นสูง และหนึ่งในสิ่งที่จําเป็นในวันนี้คือการมีชั้นเซมนาติกที่ครอบคลุมที่ช่วยให้สถานการณ์ AI แบบสมัยใหม่โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสร้างและตัวแทน ส่วนใหญ่ของสิ่งนี้คือการสร้างแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แข็งแกร่งและการเรียนรู้เครื่องด้วย MLOps แบบบูรณาการและวิธีการที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้เรายังมีวัตถุประสงค์ที่จะไม่สร้างทุกอย่างจากจุดเริ่มต้น แต่ใช้โครงสร้างที่แข็งแกร่งจากตลาด - ตัวอย่างเช่นการรวม AWS SageMaker กับความสามารถของ Databricks - และเลือกสิ่งที่ดีที่สุดเพื่อขับเคลื่อนข้อได้เปรียบของเรา ในระดับวัฒนธรรมมันเป็นเรื่องเกี่ยวกับการเรียนรู้วิธีการทําให้ AI ทํางานสําหรับเราในฐานะ บริษัท เราใช้ตัวแทนต่างๆในร่มสังเกตว่าพวกเขาทํางานอย่างไรและเรียนรู้สิ่งที่เราจําเป็นต้องเปลี่ยนแปลงในกระบวนการและข้อมูลของเราเพื่อให้ตัวแทนเหล่านี้มีประโยชน์อย่างแท้จริง ในระยะเวลาเรายังจะแนะนําตัวแทนเพิ่มเติมสําหรับลูกค้าไดรเวอร์ซัพพลายเออร์ - ซึ่งเปลี่ยนรูปแบบการโต้ตอบไปยังอินเตอร์เฟซที่ช่วยการสนทนาอย่างแท้จริงผ่านการแชทหรือเสียง ตัวแทนสามารถกลายเป็นประโยชน์อย่างมีนัยสําคัญสําหรับทุกคนในระบบนิเวศของเรา: ช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นหาข้อเสนอที่ดีที่สุดและเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการที่ใช้แพลตฟอร์ม 4) InDrive ได้เพลิดเพลินไปกับความยุติธรรมและการกําหนดราคาที่โปร่งใส วิธีที่ AI เหมาะกับปรัชญานี้โดยไม่ต้องนําเสนอบริการ ฉันไม่เห็น AI และความยุติธรรมเป็นความขัดแย้งตามธรรมชาติ เรายังใช้การเรียนรู้เครื่องในรูปแบบการเสนอราคาและต้องการเพื่อให้แน่ใจว่าเรามีจํานวนรถที่เหมาะสมบนถนนและสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้า และเราทําเช่นนั้นอย่างรับผิดชอบและโปร่งใสเสมออยู่กับวัตถุประสงค์ของเราในการต่อสู้กับความไม่ยุติธรรม สิ่งสําคัญคือต้องระมัดระวังเกี่ยวกับข้อมูลที่เราเลือกและวิธีการที่เราฝึกอบรมรุ่นเพื่อให้แน่ใจว่าเราจะเพิ่มประสิทธิภาพให้แก่ลูกค้าของเราไม่ใช่เพื่อกําไร นอกจากนี้เรายังตั้งค่า AI และตัวแทนขั้นสูงเป็นคําแนะนําและผู้ช่วยไม่ใช่ผู้ตัดสินใจในกล่องดําที่สมบูรณ์แบบ ในรูปแบบการขี่ของเราการกําหนดราคาขึ้นอยู่กับการเจรจาระหว่างลูกค้าและผู้ขับรถ แบบจําลองสามารถแนะนําช่วงที่ดีที่สุดเพื่อช่วยให้ข้อตกลงเกิดขึ้นได้เร็วขึ้นและราบรื่นขึ้น แต่เราชัดเจนว่าการควบคุมและการตัดสินใจสุดท้ายยังคงอยู่กับลูกค้าและผู้ขับรถของเรา ความโปร่งใสและความควบคุมของผู้ใช้เป็นหลัก 5) คุณแบ่งปัน “ทํามากขึ้นด้วยทรัพยากรน้อยลง” เป็นหลักการแนะนํา คุณมีกรอบหรือปรัชญาเกี่ยวกับการสร้างทีมวิศวกรรมที่มีประสิทธิภาพสูงอย่างไร เรามุ่งมั่นอย่างมากในการใช้ทรัพยากรของเราได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มมากขึ้นเฉพาะเมื่อเราต้องการอย่างแน่นอน: เราดูอย่างใกล้ชิดสิ่งที่ทีมงานทําและภาระงานที่แท้จริงของพวกเขาคืออะไรเรามักจะเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานคลาวด์และสถาปัตยกรรมของเราให้เหมาะสมกับค่าใช้จ่าย ทีมส่วนใหญ่เป็นทีมผลิตภัณฑ์ที่มีสมรรถนะแบบ cross-functional - โดยปกติเป็นคู่ของวิศวกรด้านหน้าคู่ของวิศวกรด้านหลังและ QA - และเรากําลังกระตุ้นการเป็นเจ้าของแบบครบวงจร นอกจากนี้เรายังให้ความสําคัญกับผู้สูงอายุและอํานาจในการตัดสินใจในทีม: น้อยกว่า "บทบาทคลิปบอร์ด" คนมากขึ้นที่สามารถตัดสินใจและดําเนินการได้อย่างรวดเร็ว เราได้สร้างแพลตฟอร์ม devops ที่มีประสิทธิภาพมากสําหรับทีมงานของเราที่จะใช้บน AWS ซึ่งเป็นผู้ให้บริการคลาวด์ระดับโลกของเรา ช่วยให้เราสามารถอัตโนมัติทุกงานประจําวันสําหรับการจัดหาและจัดการสภาพแวดล้อมการใช้งานการทดสอบและการนําเสนอคุณลักษณะที่กว้างขึ้น นอกจากนี้เรายังใช้การปรับขนาดอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อให้แน่ใจว่าเรามักจะมีทรัพยากรที่เหมาะสมในการให้บริการงานของเราและทีมงานได้รับการรับผิดชอบต่อการปฏิบัติ finops ที่พวกเขาใช้ ตัวแทนอัตโนมัติและตัวแทนอัจฉริยะอัจฉริยะในพื้นที่ที่เพิ่มความแตกต่างน้อยลงเช่นการสนับสนุนเอกสารการทดสอบการวิเคราะห์ความต้องการ เราเริ่มแนะนําตัวแทนอัจฉริยะอัจฉริยะเพื่อช่วยสร้างการทดสอบมากขึ้นด้วยคนน้อยลงและลดการทํางานด้วยตนเอง นี่ไม่ใช่เพียงเรื่องเกี่ยวกับประสิทธิภาพ: การอัตโนมัติช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นความแข็งแกร่งและคุณภาพโดยการลดข้อผิดพลาด ความตระหนักเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายและการรักษาทีม lean เป็นส่วนหนึ่งของปรัชญาการดําเนินงาน 6) บริษัท เทคโนโลยีจํานวนมากต้องเผชิญกับความท้าทายในการสมดุลความเร็วในการนวัตกรรมกับทักษะ EBITDA วิธีสร้างกลยุทธ์เทคโนโลยีที่ให้บริการความเร็วและผลกําไรได้อย่างไร ไม่มีคําตอบที่สากล แต่สําหรับเรามีหลักการบางอย่างที่สําคัญ ประการแรกเรามุ่งเน้นไปที่การสร้างสิ่งที่ทําให้เราแตกต่างกันอย่างแท้จริงแทนที่จะสร้างทุกอย่างจากพื้นฐาน เราเป็น Cloud-native - โครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดของเราทํางานบนคลาวด์ส่วนใหญ่ AWS และ Google Cloud - และเราพึ่งพาการปรับขนาดอัตโนมัติอย่างละเอียดเพื่อให้ความจุของโครงสร้างพื้นฐานของเราตรงกับความต้องการเสมอ นอกจากนี้เรายังเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง เรามีทีมแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่ง แต่เรายังกระตุ้นการเป็นเจ้าของค่าใช้จ่ายในทีมผลิตภัณฑ์โดยการแนะนําการปฏิบัติ FinOps: ให้ทีมเห็นได้ชัดว่าสิ่งมีค่าใช้จ่ายคือค่าใช้จ่ายต่อการเดินทางค่าใช้จ่ายต่อการทําธุรกรรมแม้กระทั่งค่าใช้จ่ายต่อการโทรจากฐานข้อมูล เราติดตามค่าใช้จ่ายต่อการเดินทางเป็น KPI และมีเป้าหมายที่จะทําให้ค่าใช้จ่ายคงที่หรือลดลงในระหว่างการเติบโตของเราดังนั้นเราจึงปรับขนาดด้วยความกังวล 7) การสร้างองค์กรวิศวกรรมระดับโลกต้องไม่เพียง แต่ระบบ แต่วัฒนธรรม คุณจะเพาะปลูกความรู้สึกของเจ้าของและวัตถุประสงค์ในหมู่ทีมกระจายได้อย่างไร ส่วนใหญ่ของมันมาถึงการสื่อสารและการจับคู่: นําผู้คนมาพร้อมกัน (แม้ในทางเสมือนจริง) แบ่งปันเป้าหมายทั่วไปและทําให้ทุกคนเชื่อมต่อกับวัตถุประสงค์กลยุทธ์และบรรทัดฐานที่ใช้ร่วมกัน ในเชิงโครงสร้างเรามุ่งเน้นไปที่ทีมผลิตภัณฑ์ที่มีฟังก์ชั่นต่าง ๆ ที่สร้างขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่แบ่งปันด้วยเป้าหมายที่ชัดเจนและเป็นเจ้าของที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้เรายังมีความโชคดีที่แม้ในขณะที่ระยะไกลทีมงานจํานวนมากจะทํางานภายในโซนเวลาที่คล้ายกันซึ่งทําให้การทํางานร่วมกันง่ายขึ้น และเรามุ่งมั่นที่จะรักษาทีมงานขนาดเล็กและอ่อนนุ่มเนื่องจากทีมงานขนาดเล็กสามารถสื่อสารได้ดีขึ้นและสามารถจับคู่กับเป้าหมายที่แบ่งปันได้ตามธรรมชาติมากขึ้น 8) หลังจากนําเทคโนโลยีในองค์กรขนาดใหญ่เช่น Microsoft, AWS, HSBC, National Australia Bank และตอนนี้ InDrive หลักสูตรการจัดการที่สําคัญใดที่ติดอยู่กับคุณทั่วอุตสาหกรรม? บทเรียนที่ใหญ่ที่สุดไม่ได้เป็นอุตสาหกรรมเฉพาะ ประการแรกคุณสามารถเป็นผู้นําที่มีประสิทธิภาพได้เฉพาะเมื่อคุณใส่ใจอย่างแท้จริง - เกี่ยวกับลูกค้าธุรกิจของคุณเกี่ยวกับทีมงานของคุณและในที่สุดเกี่ยวกับทางเลือกทางเทคโนโลยี ความคิดนั้นกลายเป็นที่เห็นได้ชัดและติดเชื้อ ประการที่สองผู้นําไม่ได้เกี่ยวกับการตัดสินใจทุกอย่าง มันเกี่ยวกับการอนุญาตให้ผู้อื่นเป็นรุ่นที่ดีที่สุดของตัวเองและให้การตัดสินใจที่ดีอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังเกี่ยวกับการปรับแต่งองค์กรไปตามเป้าหมายที่ใช้ร่วมกันกําจัดบล็อกเกอร์และฝึกฝนผู้นําผู้ให้บริการ - ให้เครื่องมือแง่มุมและอัตโนมัติแทนที่จะกลายเป็นขีดข่วน ประการที่สามคุณต้องมีภารกิจที่ชัดเจนวิสัยทัศน์และวัตถุประสงค์ที่แบ่งปัน - ไม่เพียง แต่ "กลยุทธ์" แต่หลักการหลักที่คุณสร้างเทคโนโลยีองค์กรและความสามารถของคนรอบ ๆ และในที่สุดความจริงใจจริงใจและโปร่งใสกับทีมนั้นเป็นส่วนหนึ่งของบุคลิกภาพหลักของคุณ 9) คุณเองจะยังคงอยู่บนพื้นฐานและยังคงเรียนรู้ในระหว่างความเร็วของการทําลาย AI? กรอบหรือนิสัยใด ๆ ที่คุณพึ่งพา ฉันใช้เครือข่ายของฉันและสิ่งที่ฉันเห็นผ่านสถานที่เช่น LinkedIn, Reddit และบางบล็อกที่ฉันอ่านอย่างสม่ําเสมอเพื่อให้กว้างขวางและเข้าใจสภาวะของสิ่งที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมแล้วฉันไปลึกขึ้นในหัวข้อที่สําคัญ ฉันยังใช้เวลามากในการอ่าน - ฉันชอบหนังสือมากกว่าวิดีโอ - และฉันพยายามอ่านเกี่ยวกับสิ่งใหม่ ๆ สําหรับฉันทุกวันแม้ว่ามันจะใช้เวลาเพียง 15 นาที AI ยังสามารถเป็นผู้ช่วยที่มีประโยชน์ในการโครงสร้างความคิดและแนะนําการสํารวจเมื่อคุณเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ แต่ไม่ได้แทนที่การเรียนรู้ - มันเสริมสร้างมัน 10) หากเรารู้คืนการสนทนานี้ภายในสามปีคุณหวังว่าเรื่องราวเทคโนโลยีของ InDrive จะปรากฏอย่างไรทั้งในแง่ของการเข้าถึงทั่วโลกและนวัตกรรมทางจริยธรรม ในสามปีฉันอยากจะบอกว่าเราเป็น บริษัท ที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสําคัญในการต่อสู้กับความผิดและสร้างโอกาสสําหรับคนและชุมชนผ่านเทคโนโลยีและผ่านธุรกิจที่สนับสนุนเทคโนโลยีที่เราและพันธมิตรของเราดําเนิน - การขี่เรืออาหารและอื่น ๆ ฉันยังต้องการให้เรามีทีมงานเทคโนโลยีที่มีความสามารถสูงซึ่งเป็นที่รู้จักทั่วโลกสําหรับการนวัตกรรมและจินตนาการในอนาคต - และวัฒนธรรมที่ผู้คนสนใจลูกค้าของเราธุรกิจของเราและวัตถุประสงค์และภารกิจของเราอย่างแท้จริง ในขณะที่เรายังมีขนาดใหญ่ฉันหวังว่าเราจะยังคงโปร่งใสและยุติธรรม - สื่อสัตย์กับตัวเองลูกค้าและซัพพลายเออร์ ประสิทธิภาพจะยังคงเป็นหลักการหลักเนื่องจากมีประสิทธิภาพแปลโดยตรงเป็นมูลค่าของลูกค้าและฉันหวังว่าเราจะยังคงอยู่กับภารกิจนี้เมื่อธุรกิจเติบโต
