음악과 엔지니어링은 거의 규모로 반대되는 경력 경로처럼 보일 수 있습니다. 그러나 하비에르 오만 LinkedIn의 전문 바이올리니스트에서 머신 러닝 엔지니어로의 전환은 놀랍게도 자연스러운 자연이었습니다.
우루과이의 몬테비데오에서 자라며, 오만은 음악과 수학에서 뛰어 났으며 대학의 과목에서 두 번의 대가를 벌였다. 그러나 음악은 그의 진정한 열정이었고 대학 이후 그는 전문 바이올리니스트로서 경력을 쌓았으며, 공연, 가르치고, 다른 예술가를 녹음하고 생산하는 데 도움을주었습니다.
하비에르 오만
고용주:
직업:
기계 학습 엔지니어
교육:
찰스턴 대학의 음악 및 수학 학사 학위; 미시간 대학교 음악 석사 학위
그러나 Covid-19 Pandemic의 혼란에서 소프트웨어 개발을 위해 음악을 포기한 대학원생 친구와의 대화가 그의 호기심을 불러 일으켰습니다. 파이썬과 머신 러닝에서 무료 온라인 과정을 수강 한 후, 그는 매혹적인 새로운 데이터 및 알고리즘 세계에 빠져 들었습니다. 그가 경력을 쌓고 싶다는 것을 깨닫는 데 오래 걸리지 않았습니다.
기계 학습 알고리즘은 Orman에게“거의 마법과 같습니다”. “나는 방법론, 그 뒤에있는 수학에 매료되었습니다.”
이중 신동
Orman의 특이한 경력 궤적은 그의 어린 시절로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그의 부모는 소프트웨어 엔지니어였으며 어릴 때부터 집 주변의 컴퓨터와 함께 자랐습니다. 그러나 그들은 또한 음악적 가족이었습니다. 그의 어머니는 피아노를 즐기고 아버지는 트럼펫을 즐겼습니다.
음악에서 머신 러닝까지의 Orman의 경로는 비 기술적 배경을 가진 사람들이 소프트웨어에서 어떻게 성공할 수 있는지 보여줍니다.Desmond“Des Money”Owusu/Instagram
그의 음악 여행은 4 살 때 시작하여 바이올린을 그룹으로 연주하는 약 100 명의 아이들을 보았습니다. 오만은 사로 잡혀 즉시 어머니에게 바이올린을 연주하고 싶다고 말했다. 10 대가되자 그는 우루과이의 전국 청소년 오케스트라와 함께 여행을 시작하고 음악 대회에 참가했습니다. 동시에, 그는 수학에 대한 자연스러운 적성을 발견하고 수학 올림픽에 들어가고있었습니다. 그러나 오만은 수학이 본질적으로 음악 경력에 집중하면서 그가 한 취미라고 말합니다.
음악과 수학에서 2도를 완료 한 후 찰스턴 대학 2006 년 사우스 캐롤라이나에서 Orman은 미시간 대학교에서 음악 석사 학위를 받았습니다. 2009 년까지 그는 뉴욕시의 카네기 홀 (Carnegie Hall)에서 오케스트라에서 뛰었고 챔버 음악 그룹과 함께 남아메리카를 여행했습니다.
보다 창의적인 길을 추구하는 데 관심이있는 Orman은 단편 영화를위한 음악을 작곡하기 시작했고 음악 제작을 가르쳤으며 결국 다른 아티스트를 녹음하고 제작할 작은 스튜디오를 구축했습니다. 시간이 지남에 따라 그는 창조적 인 프로젝트의 패치 워크를 가르치는 바이올린과 결합하여 지속 가능한 음악 경력을 쌓았습니다.
새로운 방향
2020 년 초, Covid-19가 세상을 향상시키면서 Orman은 자신의 미래를 재평가하고 새로운 도전을 찾고 있음을 발견했습니다. 전염병이 시작될 때, 그는 최근 전문 바이올린 연주자에서 소프트웨어 엔지니어로 전환 한 대학원의 친구와 대화를 나 spoke습니다. 그녀는 그에게 프로그래밍 언어와 경력의 모습에 대해 이야기했으며 호기심에서 그는 온라인 파이썬 코스를 수강하기로 결정했습니다. 그는 또한 기계 학습의 세계를 탐험하기 시작한 직후.
“나는 온라인 과정을 수강하기 시작했지만 나에게 관심있는 것들에 대한 데이터를 찾기 시작했다”고 그는 말했다. 예를 들어, Orman은 An을 만들었습니다 애니메이션 히트 맵 각 주에서 Covid-19 입원률을 보여줍니다. “시원한 음모를 만들고 데이터를 조금 더 조사하는 방법을 알아 내면 실제로 재미있었습니다.”
6 개월 안에 Orman은 이것이 그가 경력으로 추구하고 싶은 것이라는 것을 깨달았습니다. “나는 식사 휴식을 취하거나 잠을자는 데 어려움을 겪고 있다는 것을 알았습니다.”라고 그는 말합니다. “그래서 나는 그것을 진지하게 받아들이 기 시작했습니다.”
2021 년 4 월, Orman은 뉴욕시에 기반을 둔 스타트 업에서 데이터 준비를하는 일을했습니다. Koios Medical발전합니다 암 탐지 알고리즘. 그러나 그의 큰 휴식은 불과 몇 달 후에 그가 Linkedin의 도달하다 비 전통적인 교육 또는 경력 배경을 가진 사람들을위한 기술 산업에 대한 방법을 제공하는 Apprenticeship 프로그램. 그는 7 월에 머신 러닝 소프트웨어 엔지니어링의 견습생으로 신청하고 시작했습니다.
학습 기계 학습
Orman은 LinkedIn의 Feed AI 팀에 할당되어 사용자가 표시되는 게시물을 결정하는 권장 알고리즘을 개발했습니다. 이 시스템에는 여러 계층이 있으며, 이는 특정 사용자에게 관심있는 사람들을 결정하기 위해 수백만 개의 잠재적 게시물을 점차적으로 필터링합니다.
2022 년, 도달 프로그램에서 1 년 후, Orman은 소프트웨어 엔지니어로 승진하여 이제이 시스템의 AI의 최종 계층 인 “2 패스 랭커”로 알려진 모델에서 작업했습니다. 유사한 종류의 게시물에 대해 클릭하거나 댓글을 달기위한 성향과 같은 요소를 기반으로 사용자와 가장 관련이있는 게시물을 결정합니다.
그의 작품의 대부분은 새로운 기계 학습 기술을 실험하거나 모델을 작은 조정하여 추가 성능을 짜는 것과 관련이 있습니다. Orman은“이것은 매우 복잡한 시스템입니다. “이것은 또한 매우 성숙한 시스템이므로 10 분의 1 또는 수백 백분율 측면에서 이득을 측정합니다.”
그러나 그는 도전과 지속적으로 새로운 것을 배우는 힘을 좋아합니다. 그것은 끊임없는 헌신과 연습이 필요한 음악에 대한 그의 배경을 믿는 것입니다.
심오한 것도 있습니다 음악에 대한 수학적 토대그리고 Orman은 이러한 연결이 그의 새로운 경력에 도움이되었다고 생각합니다. “그 교차로는 깊이 닿아 설명하기가 어렵다”고 그는 말한다. “그러나 그들은 둘 다 특정 방식으로 내 뇌를 간지럽 히는 것처럼 느낍니다.”
그리고 Orman은 비 기술적 배경에서 엔지니어링에 대한 다른 사람들에게 조언을합니다. 니티 세부 사항에 뛰어 들기 전에 기술이 어떻게 작동하는지에 대한 직관 개발에 중점을 둡니다. “이해하는 데 시간을 보내고 직관적 인 수준에서 일이 어떻게 작동하는지에 대한 느낌을 얻는 것은 모든 것을 더 쉽게 만듭니다.”라고 그는 말합니다. “그리고 나서 당신은 너트와 볼트를 연습하기 시작합니다.”
어느 날, 그는 일하면서 두 가지 주요 열정과 결혼하기를 희망합니다. 음악에 대한 추천 알고리즘. 그 동안, 그는 자신의 삶에서 분리하지만 보완적인 역할을 수행하기 위해 만족합니다. “저는 직장에서 휴식을 취하고 바흐를하고 싶습니다.”라고 그는 말합니다. “두 사람 사이를 오가는 것이 좋은 균형처럼 느껴집니다.”