Динара Алимова: Наша модель распознала первые слова – будто ребенок заговорил

Тут же я записалась на роль ментора, а с 2017 года стала амбассадором. Я была ментором junior-команды, состоящей из девочек возрастом до 14 лет.

Нашей задачей было создать мобильное приложение, которое решает какую-либо социальную проблему. Такое задание помогало девочкам понять, что представляет собой бизнес изнутри, чем важно социальное предпринимательство, как сделать первые шаги в IT.

Мы дошли до финала и представили свою идею – приложение-руководство по спасению планеты для лентяев. Прототип мобильного приложения так и не был создан, но мы изучили досконально тему, детально продумали идею и знали, как будут выстроены бизнес-процессы.

Я поняла, что пора менять направление развития, и ушла из маркетинга.

В том же году я прошла курсы по HTML и CSS, начала самостоятельно изучать Python. Мне было приятно понимать, что, прописывая код, ты создаешь продукт, который решает реальные проблемы.

- Легко ли было найти IT-компанию, где бы вас приняли?

- В 2017 я уже слышала об IT-холдинге Kazdream от своих знакомых. Тогда это была менее масштабная компания, но с большими целями – мне хотелось быть в этой команде.

Процесс принятия на работу был достаточно простым: первый контакт, тестовое задание, собеседование, прием.

Меня направили в команду, которая разрабатывала мониторинговый продукт. Полгода я провела в работе над ним, но это было «не то». Хотелось сменить направление внутри компании, и в 2018 году мне дали возможности вести совершенно новый проект – Scriptur.

Задачей стояло разработать модели казахского и смешанного казахского и русского языков.

- Стало ли это для вас вызовом?

- Проект вызвал большой интерес, ведь это работа над прорывным, полезным и важным для государства продуктом.

Казахстан – одна из тех стран, которые активно и качественно внедряют цифровые решения в повседневную жизнь.

Голосовая модель языка – это то, что поможет сделать наши будни более комфортными. Голосовые помощники, речевая аналитика, синтез голоса – это все можно применять для автоматизации бизнес-процессов, модернизации колл-центров, внедрения умных домов и, конечно, помощи людям с особенными потребностями.

Несколько недель я работала одна: занималась исследованиями, изучала зарубежные проекты. Но любой человек, который хочет создать стоящий IT-продукт, понимает, что без команды он – никто.

Вскоре к проекту присоединился Ердаулет Зейнолла – Data Science-специалист. Мы с ним сидели за одним столом, самостоятельно обрабатывали аудио, делали разметку. Прошло примерно два-три месяца, и мы получили первый результат.

Для начала нам нужно было собрать данные – записи с общей длительностью в 20 часов. Они были нужны для тренировки и демонстрации возможностей модели. Мы просили коллег, чтобы они записали нам аудио на казахском.

И когда нам нужно было представить первый прототип, нам понадобился разработчик. Я обратилась к Нурсултану, который работал в другом проекте backend-разработчиком, и попросила помочь. Так, он за дружескую просьбу и две пиццы согласился собрать front-часть и визуал. А наутро мы показали свои первые достижения Даурену, генеральному директору.

Наша модель распознала первые слова. Я испытала непередаваемые эмоции – будто ребенок заговорил.

Когда мы проводили первые тесты у заказчиков, они возмущались – данных было мало, результаты были не очень хорошие. Мне было обидно, потому что я чувствовала себя мамой, которую вызвали в школу и отчитывают за плохие оценки сына. Я думала: «Он просто еще маленький! Загружено мало часов, он немного знает».

Мы поняли, что наша самая большая потребность – сбор данных на казахском и смешанном казахско-русском языках. Наша команда выросла, но мы пополняли не штат разработчиков, а штат сотрудников, которые занимались разметкой данных – они посекундно прописывали то, что слышали. Почти год мы наращивали объем информации, которую использовали для обучения.

- Как команда работает сейчас?

- Текущая задача – вывести модель на предельно высокий уровень эффективности.

На данный момент мы собрали 1,3 тысячи часов аудиозаписей. Нам нужно дойти до значения в 10 тысяч часов, чтобы выйти на желаемый уровень.

Сейчас в нашей команде семь человек: кроме меня и Ердаулета, Меирхан Есеев, Алибек Темиртас, Ержан Оразаев, Сержан Касаев, Мұхит Елемес.

Трое из них – это специалисты Data Science. Они выбирают архитектуры, на которых мы тренируем модель, подбирают параметры.

Backend- и Frontend-разработчики принимают все эти технологии, «упаковывают» в код, и мы получаем ПО.

Сейчас наша команда работает не только над распознаванием – мы основали целую лабораторию: работаем с текстом в рамках NLP, развиваем функцию идентификации спикера. Одно из активных направлений – синтез голоса. Мы хотим, чтобы наша модель заговорила в ответ.

- Насколько сложно быть женщиной и работать в IT-сфере?

- Любая работа – это непросто, а работа в IT – это колоссальный труд. Нужно помнить, что современные технологии – это рукотворное чудо, и за его созданием стоят годы работы целой команды.

Иногда я устаю, но это не мешает оставаться вдохновленной и мотивированной. Я хочу услышать, как наш продукт будет вести диалог. Почти три года мы идем к этому, и обязательно придем.

Как руководитель проекта, я чувствую себя комфортно. Вижу, как должен выглядеть продукт, понимаю, куда нам нужно идти, а ребята выполняют другую работу – она техническая, кропотливая. У нас дружная команда, и нам совсем нескучно работать: у нас свои шутки, темы для разговоров.

У нас в компании нет гендерных стереотипов. В холдинге есть разработчицы, тестировщицы, системные администраторы и другие IT-специалисты девушки.

Я не сталкивалась с людьми, которые могли бы усмехнуться моей работе в IT. Все отлично понимают, что IT-сфера – это про новый взгляд на привычные вещи и веру в будущее, а не про пол.

Сейчас мир полон возможностей и ресурсов. Любой человек, который не ленится, знает, как управлять компьютером, и не ленится, может изучить язык программирования и прийти в IT.

Все это зависит от уровня упорства и вложенного труда, а не от того, женщина это или мужчина.