[Techie Tuesday] बोफा, माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़न के लिए सिस्टम बनाने के लिए तय किया इंदौर से सिएटल का सफर, आर्ची अग्रवाल की कहानी

इस सप्ताह के टेकी ट्यूज्डे में हम अमेजन में प्रोडक्ट टीम की लीडर आर्ची अग्रवाल को फीचर कर रहे हैं, जो यूजर-जनरेटेड कंटेंट मॉडरेशन के लिए ML मॉडल बनाने पर काम कर रही हैं। इससे पहले वह बैंक ऑफ़ अमेरिका में टीम का हिस्सा थी जिसने धोखाधड़ी की रोकथाम पर फोकस किया और माइक्रोसॉफ्ट के प्रोजेक्ट पर काम किया।
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आर्ची अग्रवाल के लिए, इंजीनियरिंग और टेक में प्रवेश करना कुछ भी था लेकिन आदर्श था।

इंदौर से आते हुए, आर्ची के पिता एक चार्टर्ड अकाउंटेंट और माँ एक गृहिणी हैं। वास्तव में टेक्नोलॉजी की कोई भूमिका नहीं है।

लेकिन भाग्य को कुछ और ही मंजूर था।

आर्ची पाँच वर्ष की थी जब उन्होंने स्कूल में कंप्यूटर पर लोगो सीखी थी। और, पीछे मुड़कर नहीं देखा।

आज, आर्ची सिएटल में Amazon में प्रोडक्ट टीम को लीड कर रही है। इन वर्षों में, उन्होंने आवश्यकता इंजीनियरिंग, तार्किक औपचारिकता और अर्थ वेब अवधारणाओं (semantic web concepts) जैसे क्षेत्रों में अनुसंधान किया है। उन्होंने पुन: उपयोग और पुन: संयोजन (reconfiguration), और अनुरेखण (tracing) के लिए डोमेन ज्ञान को दृश्यमान और सुलभ बनाने के लिए एक उपकरण भी विकसित किया।

आर्ची अग्रवाल

अमेज़न में, आर्ची यूजर-जनरेटेड कंटेंट के प्रबंधन के लिए human-in-the-loop machine learning पर काम कर रही है।

वह कहती है, “जब मैंने पहली बार पांच साल की उम्र में बुनियादी आकार बनाने और रंग भरने के लिए लोगो का इस्तेमाल किया था, तो यह बहुत बड़ी बात नहीं थी। हालांकि, यह मेरे लिए एक शक्तिशाली क्षण था... मुझे लगा कि मैं सिर्फ कीबोर्ड और कंप्यूटर का उपयोग करके चीजें बना सकती हूं। वह बेहद सशक्त थी।“

कुछ वर्षों बाद, उन्होंने देखा कि उनके पिता के ऑफिस में कंप्यूटर थे, जिसका उपयोग वह अकाउंटिंग के लिए करते थे। आर्ची याद करती है, "वह मुझे वीडियो गेम खेलने और सिस्टम को एक्सप्लोर करने देते थे।"

इंजीनियरिंग और रिसर्च

जब वह 10 वीं कक्षा में थी, तब तक आर्ची का इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान की ओर एक मजबूत बुलावा था। 12 वीं कक्षा के बाद, उन्होंने इंदौर में इंजीनियरिंग कॉलेज में SVITS ज्वाइन किया, और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में स्नातक पाठ्यक्रम शुरू किया।

वह कहती है, “मैंने उन चार वर्षों में विभिन्न भाषाएँ सीखीं। मुझे यकीन था कि मैं कंप्यूटर विज्ञान में कुछ करना चाहती थी, और एक शीर्ष विश्वविद्यालय में प्रवेश करना चाहती थी। चूंकि मैंने 2013 में प्रवेश नहीं किया था, इसलिए मैंने फिर से आवेदन करने से पहले कुछ शोध कार्य करने का फैसला किया।“

2013 में, आर्ची पुणे में टाटा रिसर्च एंड डेवलपमेंट सेंटर में एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में शामिल हुई। यहां, उन्होंने semantic web concepts, आवश्यकता इंजीनियरिंग, और तार्किक औपचारिकता के क्षेत्रों में शोध किया, जो ज्ञान निष्कर्षण, प्रतिनिधित्व, डोमेन ऑन्थॉलजी से लिया गया है, और विभिन्न एनएलपी तकनीकों का उपयोग करके पुन: उपयोग और पुन: असाइन किया गया है।

आर्ची ने विन्यास और पुन: उपयोग को आसान बनाने के लिए डोमेन ज्ञान को दृश्य और सुलभ बनाने के लिए एक उपकरण बनाया। यह कार्यान्वयन के दृष्टिकोण से और आवश्यकताओं के लिए नियमों का पता लगाने में नियमों का विश्लेषण करने में भी मदद करता है। 2014 में, वह कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर साइंस में मास्टर कोर्स करने के लिए पिट्सबर्ग चली गईं।

“यह एक जीवन बदलने वाला अनुभव था। मेरे विश्वविद्यालय ने मुझे वास्तविकता में निहित रहने, और उत्पादों के निर्माण के दौरान बड़े सपने देखने का अवसर दिया। मुझे महसूस नहीं हुआ कि CMU में मास्टर का कार्यक्रम कितना तीव्र होगा। मैं हंट लाइब्रेरी में देर रात तक पढ़ती थी। इसके अलावा, आप एक अलग देश में एक छात्र के रूप में एक शानदार बजट पर जी रहे हैं।”, आर्ची याद करती है।

अपने स्नातक समारोह में अपने पिता के साथ आर्ची

एमएल और कार्नेगी मेलन को समझना

इस समय के दौरान, आर्ची ने उद्योग में सर्वश्रेष्ठ प्रोफेसरों से मशीन लर्निंग (एमएल) सीखने की आवश्यकता महसूस की। उन्होंने एमएल क्लास लेना शुरू कर दिया, जिससे उन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की नॉटी-ग्रिटिस समझने में मदद मिली कि वे पर्दे के पीछे कैसे काम करते हैं।

वह कहती हैं, "मुझे नासा के साथ साझेदारी करने का अवसर मिला, ताकि दक्षता लागत और सुरक्षा और अनुपालन को पूरा करने की क्षमता के विभिन्न बादलों का आकलन करने के लिए एक मूल्यांकन मंच का निर्माण किया जा सके।"

वह Yahoo! InMind प्रोजेक्ट का भी हिस्सा थी, जहां उन्होंने एक rapport recogniser बनाया, एक गैर-मौखिक और मौखिक सुविधाओं के साथ एक क्लासिफायरर इनपुट और आउटपुट तालमेल स्तरों के रूप में।

2015 में अपने तीन महीने के ग्रीष्मकालीन अवकाश के दौरान, आर्ची ने सैन फ्रांसिस्को में दुनिया के प्रमुख ऑयलफील्ड सेवा प्रदाताओं में से एक, Schlumberger में इंटर्नशिप की।

तेल और गैस कंपनी में, उन्होंने तेल साइटों के लिए एक आवाज-सक्षम खोज का निर्माण किया, ताकि भारी मशीनरी पर काम करने वाले लोगों को जानकारी के लिए हाथ से पकड़े गए उपकरणों पर निर्भर न रहना पड़े।

कार्नेगी मेलन में आर्ची

वर्ल्ड ऑफ फाइनेंस

2015 में स्नातक होने के बाद, आर्ची बैंक ऑफ अमेरिका में शामिल हो गई।

वह बताती हैं, “कंपनी की रणनीतिक पहलों में से एक डिजिटल बैंकिंग में धोखाधड़ी को रोकना था। यह मुझे अपने मशीन लर्निंग की स्किल्स को लागू करने के लिए सही अवसर की तरह लगा। मैं उस अग्रणी टीम का हिस्सा था जिसने धोखाधड़ी का पता लगाने और ग्राहक के पैसे को सुरक्षित रखने के लिए अत्याधुनिक तकनीक का इस्तेमाल किया।”

वह कहती हैं कि यह उनके सबसे बड़े सीखने के अनुभवों में से एक था, क्योंकि यह "वास्तव में बड़े पैमाने पर" था। काम वित्तीय स्थान पर था, डेटा क्लीन था, और उन्होंने स्केल के लिए निर्माण करना सीखा।

आर्ची कहती हैं, “वित्तीय क्षेत्र में मॉडल बनाना अपनी चुनौतियों के साथ आता है। वास्तविक समय के निर्माण के अलावा, आपको नियामक और अनुपालन आवश्यकताओं से भी निपटना होगा। एक अच्छी बात थी, वह थी कि ग्राहकों की गहरी समझ - दोनों अच्छे और बुरे - हमें सिग्नल और डेटा को रचनात्मक रूप से टैप करने में मदद कर सकते हैं।

बैंक ऑफ अमेरिका के वेब और मोबाइल पर 40 मिलियन से अधिक सक्रिय डिजिटल बैंकिंग यूजर हैं। यह सात अमेरिकी उपभोक्ताओं में से एक में अनुवाद करता है और एक तिमाही में मोबाइल पर 1.6 मिलियन से अधिक लॉगिन करता है। इस स्केल के बीच, धोखाधड़ी का पता लगाने का वास्तविक समय होगा।

Microsoft के लिए काम करना

दो साल बाद, आर्ची को बैंकिंग से परे अपने क्षितिज का विस्तार करने की आवश्यकता महसूस हुई और 2018 में माइक्रोसॉफ्ट में शामिल हो गई।

वह कहती हैं, “एक कंपनी के स्तर पर, Microsoft का लक्ष्य प्रत्येक मानव को अधिक उत्पादक बनाना है। और डिजिटल परिवर्तन के साथ, उनका मानना ​​है कि वाणिज्य में उत्पादकता एक दूसरे से जुड़े ऐप और सेवाओं के माध्यम से होती है, जिनकी पहुंच हम उपकरणों की बढ़ती संख्या के माध्यम से करते हैं।”

इसका अर्थ है कि डेवलपर्स को ऐसे एप्लिकेशन बनाने होंगे जो लोगों और सेवाओं को सहयोग के लिए जोड़ने में सक्षम हों या अपने मुख्य मूल्य प्रस्ताव के साथ ऐप्स का अनुभव करें। सवाल यह था कि उपयोगकर्ताओं और उनके डेटा को सुरक्षित रखते हुए ऐसा कैसे किया जाए।

“मैं Microsoft identity प्लेटफ़ॉर्म पर काम करती थी, जो सब कुछ पहचान प्रबंधन के लिए Azure पर एक सेवा थी। इसने उपयोगकर्ताओं को प्रमाणित और अधिकृत करने की जटिलता को संभाला। मैंने Microsoft identity प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित एक टाइमिंग एप्लिकेशन इकोसिस्टम पर एक डेवलपर-अनुकूल अनुभव के लिए एक रणनीति बनाई।"

आर्ची बताती हैं कि यह एक बड़े पैमाने पर मंच भी था, जिसमें Microsoft identity सेवाओं का उपयोग करने वाले एक मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता थे। "मैं यह महसूस करने के लिए जागती थी कि मैं वास्तव में क्या मायने रखती हूं क्योंकि अगर हमारी सेवाओं में से एक ठीक से काम नहीं करती है तो विश्वसनीयता प्रभावित होगी।"

माइक्रोसॉफ्ट में आर्ची

अमेज़न की यात्रा

सीखने और बढ़ते रहने की इच्छा ने आर्ची को चलाना जारी रखा, और दो साल बाद उन्होंने "गोल अनुभव" प्राप्त करने के लिए उपभोक्ता स्थान को समझने की आवश्यकता महसूस की।

इसलिए, उन्होंने डॉटेड लाइन पर हस्ताक्षर किए, जब उन्हें अमेज़न से ऑफर मिला, जो उन्हें लगता है कि "सबसे अधिक ग्राहक-केंद्रित कंपनी" है। 2020 के बाद से, आर्ची हानिकारक, साहित्यिक, निराशाजनक या गैर-अनुपालन सामग्री से जुड़े ग्राहक और व्यावसायिक जोखिम को कम करने के लिए कंटेंट रिस्क मैनेजमेंट पर काम कर रही है।

"मैं यह सुनिश्चित करने के लिए ज़िम्मेदार हूं कि अमेज़न ग्राहकों के पास दुनिया भर में अमेज़न स्टोर पर उनकी अपेक्षाओं के अनुरूप एक सुरक्षित और भरोसेमंद अनुभव है," वह कहती हैं।

अमेज़न पर सुरक्षा सबसे महत्वपूर्ण पहलू है, और सामग्री नीतियों को दरकिनार करने पर आर्ची सामग्री नीतियों को परिभाषित करने और नकारात्मक प्रभाव को समझने पर काम करती है। तकनीक पक्ष में, उन्होंने यह समझने में काम किया है कि क्या सामग्री को सिफारिश प्रणाली से गुजरना चाहिए या दबा दिया जाना चाहिए।

आर्ची कहती हैं, "अमेज़न के स्केल पर हम मैन्युअल रूप से हर एक सबमिशन की समीक्षा नहीं कर सकते। अधिकांश काम में ऑटोमेशन और एमएल और हेयुरेटिक्स का संयोजन शामिल है। यह एक पूर्ण चक्र आने और एमएल को सामाजिक और व्यावसायिक प्रभाव के लिए उपयोग करने का अवसर था। हम नई जानकारी के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं, जो लगातार खिलाया जाता है, ताकि बेहतर और सटीक रूप से संदिग्ध उत्पादों का पता लगाया जा सके।

वापस देना और सीख

आर्ची SeaChange Fund के माध्यम से स्टार्टअप्स में भी सक्रिय रूप से निवेश करती है। वह कहती हैं कि अन्य फाउंडर्स को उनके व्यवसाय में अच्छा करने में मदद करने से कई प्रभाव पड़ते हैं। "मुझे कुछ समय में नए उद्योगों के बारे में जानने को भी मिलता है।"

शीर्ष कंपनियों में काम करना एक महत्वपूर्ण सबक के महत्व को दोहराता है; ग्राहक को ध्यान में रखते हुए उत्पादों के निर्माण का महत्व।

आज, तकनीकियों को काम पर रखते हुए, आर्ची "जिज्ञासा" की तलाश में है क्योंकि उन्हें लगता है कि एक जिज्ञासु मन नई चीजें सीख सकता है, भले ही उनके पास कुछ करने का कौशल न हो। वह "धैर्य और दृढ़ता" के लिए भी देखती है।

“मेरा पसंदीदा सवाल यह है कि अगर आप अलग-अलग नौकरियों में सभी पदों पर कुछ अलग करने के लिए हैं, तो आप क्या करेंगे? यह जवाब मुझे एक समझ देता है कि वे कैसे सोचते हैं और वे जिस मानसिक मॉडल को लागू करते हैं। यह समझने में मदद करता है कि कौन से कौशल निहित हैं और रास्ते में उन्होंने क्या सीखा, ” वह कहती हैं।

युवा इंजीनियरों और तकनीकियों को सलाह देते हुए, आर्ची कहती है: “अपने आप पर विश्वास करना जारी रखें। आगे बढ़ो और इसे करो, और किसी को भी अन्यथा मत बताने दो। जिज्ञासु बने रहें और ग्राहक की वकालत करते रहें।”

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