Perkenalkan Violet, Kepala Platform AI kami di iProov. Dia berbicara tentang masa depan AI, keterampilan yang dibutuhkan untuk bekerja di bidang pembelajaran mesin, dan semangatnya untuk meningkatkan keterampilan di tempat kerja. Violet juga berbicara tentang wanita berpengaruh di STEM yang telah menginspirasinya, dan berbagi kata-kata bijak untuk wanita dan anak perempuan yang ingin mengejar karir di STEM.
Hai Violet! Terima kasih telah berpartisipasi dalam Meet the Team bulan ini! Untuk mengawali, bisakah kamu ceritakan mengapa kamu ingin berkarier di bidang STEM?
Saya dibesarkan dalam keluarga insinyur dan pemrogram - ibu saya adalah seorang pemrogram sebelum ia berhenti untuk memiliki anak, nenek saya merancang peleburan aluminium, dan saudara perempuan saya memiliki gelar Ph.D. di bidang ilmu saraf - itu adalah hal yang normal bagi kami.
Saya tumbuh dengan pola pikir bahwa jenis kelamin Anda tidak akan memengaruhi karier apa yang terbuka untuk Anda, dan di dalam keluarga kami, ada agenda kesetaraan gender yang memungkinkan perempuan untuk melakukan segala macam hal yang berhubungan dengan teknologi!
Bagaimana jalan Anda untuk menjadi Kepala Platform AI?
Saya memulai karier saya dengan gelar gabungan antara teknik dan ilmu komputer. Saya bekerja selama hampir 15 tahun di bidang algoritma, pengembangan perangkat lunak, dan pemrosesan gambar.
Pada suatu saat dalam karier saya, ketika saya bekerja di bidang penyiaran, saya mengerjakan efek khusus untuk film Matrix yang pertama - termasuk mengerjakan adegan yang terkenal, yaitu adegan dengan peluru gerak lambat!
Saya akhirnya memutuskan untuk kembali ke dunia akademis dan menyelesaikan gelar Ph.D. di bidang visi komputer yang melibatkan analisis gambar untuk mencoba dan memahami isinya. Sebagai contoh, komputer melihat sebuah gambar hanya sebagai serangkaian angka, saya akan melihat bagaimana Anda beralih dari hal tersebut - kisi-kisi angka yang sangat luas - ke konsep apa pun tentang gambar tersebut. Apakah gambar itu menunjukkan wajah, pesawat terbang, kucing, atau kuda? Bagaimana Anda beralih dari tumpukan piksel yang sangat banyak itu menjadi sesuatu yang bermakna? Itulah yang dimaksud dengan visi komputer.
Saya tidak menyangka, tetapi ternyata melibatkan banyak statistik - statistik bukanlah bagian favorit saya dalam matematika, tetapi ternyata itu adalah keterampilan yang dibutuhkan untuk AI.
Setelah meraih gelar Ph.D., saya sempat mengajar sebagai dosen. Namun, saya merasa bahwa dunia akademis tidak cocok dengan saya, sehingga saya ingin kembali ke dunia industri.
Apa yang paling menarik bagi Anda tentang iProov?
Saya tertarik dengan iProov karena dua alasan. Salah satunya adalah penerapan teknologi iProov. Bagi saya, hal ini selalu menjadi sangat penting, memastikan bahwa tujuan yang ingin dicapai adalah tujuan yang bermanfaat dan dapat dilihat sebagai sesuatu yang bermanfaat secara sosial.
Alasan lainnya adalah tahap pertumbuhan iProov saat ini. Saya ingin belajar bagaimana Anda mengembangkan perusahaan melalui fase peningkatan skala; dari sekelompok orang yang erat menjadi organisasi yang lebih besar yang membutuhkan struktur dan proses.
Seperti apa hari-hari biasa dalam hidup Anda?
Hari-hari saya saat ini sangat padat. Saya memiliki tim insinyur yang cukup besar dan saya berpindah-pindah di antara berbagai proyek yang sedang dikerjakan oleh tim saya dan membantu mereka dalam kesulitan yang mereka hadapi. Hal ini ditambah dengan mengoordinasikan proyek-proyek dari seluruh departemen Sains, saya bekerja sangat dekat dengan beberapa tim lain.
Saya melihat nilai dalam meningkatkan keterampilan orang, hal ini membantu meningkatkan efisiensi dan produktivitas tim, jadi saya juga menyelenggarakan sesi pelatihan di seluruh bidang Sains - beberapa di antaranya saya ajarkan sendiri.
Apakah ada proyek menarik yang sedang Anda kerjakan saat ini?
Sayangnya, hal itu sangat rahasia! Namun, fokus tim kami saat ini adalah meningkatkan efisiensi model pembelajaran mesin kami, dan kami sedang mencari seseorang untuk peran ini!
Lihat peran untuk Insinyur Visi Komputer Senior di sini!
Apa saja keterampilan yang dibutuhkan untuk bekerja di bidang machine learning?
Keterampilan yang Anda butuhkan terutama adalah matematika, statistik, dan pemrograman. Saya telah fokus melakukan banyak pelatihan internal untuk sisi pemrograman. Kami memiliki banyak karyawan muda yang cerdas yang memahami matematika, namun belum tentu memiliki pengalaman dalam proses rekayasa perangkat lunak - kami melakukan banyak peningkatan keterampilan di bidang ini.
Menurut Anda, bagaimana masa depan AI?
Dari sudut pandang saya, ada dua jawaban: jawaban jangka pendek, dan jawaban yang lebih filosofis.
Dalam jangka pendek, saya rasa orang-orang akan terus menemukan aplikasi yang lebih sempit dan spesifik untuk teknologi ini, dan mengeksplorasi area baru untuk menerapkan pembelajaran mesin.
Dari pola pikir filosofis, ini adalah tentang apa yang orang pilih untuk dilakukan dengannya. Ini bukan tentang teknologinya. Apapun teknologi barunya, jika orang memilih untuk menggunakannya secara positif, maka itu bagus. Ini adalah tentang orang-orang yang membuat pilihan etis tentang apa yang harus dilakukan dengan teknologi tersebut, bukan tentang kapasitas teknologi itu sendiri.
Sehubungan dengan Hari Perempuan dan Anak Perempuan dalam Sains Internasional, apakah Anda memiliki panutan perempuan yang kuat yang telah menginspirasi Anda?
Saya adalah penggemar berat Ada Lovelace. Dia adalah ilmuwan komputer pertama yang juga seorang wanita - dan dia benar-benar luar biasa!
Ada juga beberapa profesor teknik wanita yang saya temui - saya adalah penggemar berat Barbara Oakley. Dia adalah seorang profesor teknik, dan dengan latar belakang saya sebagai dosen, saya menganggapnya sangat inspiratif. Secara khusus, dia banyak berbicara tentang menemukan pendekatan yang tepat untuk belajar yang cocok untuk Anda dan memiliki kursus yang luar biasa yang disebut "Belajar Bagaimana Belajar" yang sangat saya rekomendasikan.
Saran apa yang akan Anda berikan kepada para wanita muda yang ingin mengejar karier di bidang STEM?
Ketika saya bertemu Barbara Oakley, saya bertanya kepadanya tentang ketidakseimbangan yang mengerikan antara anak perempuan dalam pendidikan STEM, teknik, dan terutama ilmu komputer.
Dia mengatakan bahwa ini bukan berarti anak perempuan kurang pandai dalam matematika dan mata pelajaran teknis, tetapi ada satu titik dalam perkembangan remaja di mana anak laki-laki agak tertinggal di sisi verbal - mereka, tentu saja, akan menyusul kemudian. Namun, pada saat itulah sistem pendidikan memaksa Anda untuk memilih mata pelajaran. Anak laki-laki menumpuk mata pelajaran matematika dan teknis karena, dari sudut pandang mereka, mereka lebih baik dalam hal itu daripada menulis. Hanya sebagai efek sekunder, anak-anak perempuan berkata, "Semua anak laki-laki ada di sini, saya akan melakukan hal lain!"
Dengan mengingat hal tersebut, saran saya adalah lakukan saja! Sama sekali tidak ada alasan untuk tidak melakukannya. Satu hal yang menurut saya memotivasi para gadis adalah berkontribusi pada masyarakat - mata pelajaran teknis adalah cara yang bagus untuk melakukannya. Jadi, lakukan saja!
Temui lebih banyak tim iProov di bawah ini.
Tertarik untuk bergabung dengan iProov? Lihat peran yang tersedia.
