A Canecom csapatában nemcsak a hangulat kítűnő, de a munka is minden nap tartogat meglepetéseket. Kíváncsi vagy, hogy milyen érdekes projekten dolgoznak most? Interjúnkból megtudhatod!
Mi volt a legérdekesebb projekt, amin mostanában dolgoztatok?
Egybehangzóan a csapat egyik nagy kedvence az a projektünk, amiben műholdas képek elemzésével foglalkozhatunk. Már maga a téma is nagyon érdekes, hiszen a világűrből készült felvételeket elemzünk Machine Learning-algoritmusok segítségével, de talán még ennél is érdekesebb, hogy a projekt célja, hogy ezekhez olyan egyszerűen konfigurálható és bárki számára könnyen értelmezhető vizualizációt is társítsunk, ami pár éve például még csak a legnagyobb tech cégek szakértői számára volt elérhető.
Te miért ezt választottad, hogyan veszel részt benne?
Bevallom őszintén, hogy a projekt indulása előtt viszonylag keveset tudtam erről a témáról és tetszett maga a terület és a kihívás is, hogy egy új “domainbe” áshatom bele magamat. Az én feladatom alapvetően az, hogy az ötletgazdáktól, a befektetőktől és a technológia szakértőitől összegyűjtsem a megfelelő információkat, ezekből egy közös termék roadmapet gyúrjak, amit később a fejlesztői csapat számára is értelmezhető feladatlistává fordítunk le. Számomra az is nagyon izgalmas, hogy a projekt résztvevői szinte mind különböző országokban vannak, így tényleg mindig nagyon sok irányból közelítjük meg ugyanazt a kérdést.
Miben különbözik ez a projekt a többitől?
Sok olyan terméken dolgoztunk már, ahol nagyon kézzelfogható volt maga a termék célja, ilyen például egy ételrendelési megoldás vagy egy chat modul, de korábban még nem találkoztam olyan termékkel, ahol ennyire sok lehetséges “use case”, felhasználási ötlet merülne fel. Szinte minden egyes meetingen, amikor elkezdtük bemutatni a termék prototípusát elkezdtek záporozni az ötletek az olyan szereplőktől is, akik soha nem hallottak még korábban ilyenről. A luxus medencék számolásától, a természeti katasztrófák kivédésén keresztül, az állatok környezetre gyakorolt hatásán át egészen a vasútvonalak mentén zajló munkálatok megfigyeléséig minden felmerült már és szinte kivétel nélkül mindegyiket hasznosítani tudtuk valamilyen formában.
Mitől különleges ez a projekt számodra?
A minél jobb feldolgozáshoz megfelelően jó (megfelelően részletes felbontású vagy megfelelően gyakran frissülő.. stb.) adat szükséges, amihez több startuppal és a legnagyobb nemzetközi nevekkel is egyaránt egyeztettünk, de egy ponton arra jutottunk, hogy bizonyos távlati célok csak akkor lesznek megvalósíthatúak, ha saját adatforrásunk lesz, ahol mi határozhatjuk meg ezeket paramétereket. Korábban soha nem gondoltam volna, hogy egyszer majd egy olyan asztalnál ülhetek, ahol egy saját kisműhold elindításáról beszélgetünk majd.
Mi jelenti a legnagyobb technológiai kihívást?
Óriási méretű adatokról van szó, amiknek néha már csak a mozgatása sem feltétlenül egyszerű, de szerencsére sok éves tapasztalatunk van mind Google Cloud, mind pedig az Amazon AWS felhőalapú rendszereiben és az általuk kínált cloud-computing lehetőségekben, így ezzel jellemzően jól szoktunk boldogulni. Ami az utóbbi időben fejtörést okoz az inkább az olyan betanítási adatok beszerzése, ami jól használható az Earth Observation információkra alapuló modelljeinkhez. Például sok jól címkézett adat található önvezetéshez, de ezek sajnos számunkra nem sokat segítenek például a fent említett kertvárosi medencék megtalálásában és összeszámolásában.