«Моя цель — разрушать стереотипы». Студентка – о выборе между карьерой ученого и программиста

Как заниматься наукой в России

У многих людей шаблонное отношение к науке и ученым. Научная деятельность в России редко хорошо оплачивается, а это важно для молодых специалистов. Большинство студентов выбирают профессию по уровню зарплат, и тут поддержки молодым ученым очень мало. Нормально зарабатывать можно, только уже имея опыт в проектах.

Чтобы иметь хорошую зарплату и в начале карьеры, можно пойти в исследовательский отдел (R’n’D) крупной компании или в научно-исследовательские институты, получать надбавки за выдающиеся научные статьи. Есть поддержка и гранты, но их немного и мало кто о них знает. Например, «Яндекс» — один из немногих, кто инвестирует в науку и развивает молодых ученых. 

Почему я не только программист 

Научную работу в IT сложно сравнить с работой программистом. Вот сделал ты программу – она работает, приносит пользу заказчику, но такие решения может предложить еще сотня людей. Наука — это вклад в развитие мира. Современный мир машинного обучения устроен так, что реализация продукта невозможна без научной составляющей.

Мне нравится разрабатывать полезные вещи, делать вклад в общество. Никогда не любила делать что-то только потому, что дали ТЗ. Например, мой основной научный проект «распознавание эмоций человека в речи» изначально отталкивался от несовершенства современных систем безопасности: они не в состоянии понять, с какими намерениями, эмоциями засекли человека, и какие меры на самом деле стоит принять. 

Без хорошей научной базы невозможно достойное развитие нашей страны и повышение уровня жизни, безопасности, доступности ресурсов. Я верю в перспективность и пользу науки. Это мотивирует меня не бросать и привлекать молодых специалистов к ее продвижению. 

Мои проекты

Сейчас я руковожу Лабораторией BigData в проектном офисе стратегии развития Нижегородской области. Приглашение от лаборатории пришло, когда я стала лауреатом премии имени Ильи Сегаловича. Мы применяем научные подходы для решения актуальных и полезных для общества задач. 

Еще с этого года я веду семинары по машинному обучению в Нижегородской Школе анализа данных (ШАД). Выпускную дипломную работу пишу про найденные нами хитрые способы повысить точность нейронных сетей.

Параллельно я курирую научную деятельность студентов. С одним из студентов продолжаем проект по распознаванию эмоций в голосе. Скоро выйдет наша новая статья про анализ важных признаков для классификации эмоций. А еще мы автоматически разметили достаточно большой и разнообразный набор данных и теперь занимаемся исследованием на нем. Скоро планируем об этом написать и опубликовать датасет в общий доступ. 

У остальных трех студентов тоже очень интересные темы: чтение по губам, автономное вождение автомобилей, повышение разрешения видео. Это прикладные темы — от помощи людям с ограниченными возможностями до систем безопасности и видеонаблюдения. С каждым студентом мы выбираем тему, исходя из его интересов и желаний. Когда человек занимается чем–то с удовольствием, тогда и результаты хорошие, появляется любовь к науке. 

Заниматься разработкой я не прекратила — не хочу терять компетенцию. Это помогает успевать за развитием сферы искусственного интеллекта и развиваться в науке.  

Чем интересна наука

В детстве мечтала быть пилотом «Формулы-1», но что-то пошло не так, и я стала программистом. И не жалею — я действительно нашла себя и вижу пользу в том, чем занимаюсь. Моя цель в науке — разрушать стереотипы о программистах и ученых, показывать молодым специалистам, насколько это все интересно и перспективно.

Я не считаю научную работу чем–то необычным. Мой дедушка — профессор.

Не скажу, что окружающие как–то особенно относятся к моей работе, хотя мне очень часто приходится объяснять, чем занимаюсь. О работе нейронных сетей рассказываю на примере камеры на смартфоне: «заселфилась и сразу красивая, а нейронная сеть сама нафотошопила». 

Большинство людей на самом деле не знает, сколько за привычными вещами наукоемких разработок. Многие даже не подозревают о возможностях современной науки. Например, недавно узнала, что нейронную сеть научили «видеть» сквозь стены, или что с помощью нейросетей можно диагностировать заболевания по кардиограмме и рентгену.

Я считаю, что молодой ученый должен быть смелым и браться за проекты с авантюризмом, тогда все получится. Часто на стадии выбора проекта непонятно, реально ли что-то сделать или нет. Важно иметь интуицию, чутье или здравый смысл, который подскажет, что сейчас наиболее актуально и чем нужно заниматься.