Украинец Виталий Куликов был одним из первых студентов из постсоветских стран, поступивших в Массачусетский технологический институт. Получив блестящее образование, он поработал в Microsoft и Google, а сейчас занимается совершенствованием поисковых алгоритмов Pinterest. Мы встретились с Виталием в офисе компании в Сан-Франциско, чтобы поговорить о том, как складывалась его карьера.
В невесомости в небе над Маунтин-Вью
— Многим кажется, что в MIT попадают если не гении, то, по крайней мере, только очень талантливые люди. Что на самом деле нужно, чтобы поступить в один из лучших вузов мира?
Я родился в Днепропетровске, в
Поступить в Массачусетский технологический было моей мечтой. Это сложно, но возможно. Тем более сейчас, когда в интернете можно найти и примеры вступительных тестов, и множество другой информации про MIT. А в
Что касается гениев, то за все мои годы в MIT и после, я пока не встречал ни одного. Зато знаю немало людей, которые по-настоящему любили свое дело и много работали.
— Достаточно ли просто набрать высокие баллы на вступительных экзаменах?
Я подавался как трансфер-студент. Для это мне необходимо было сдать TOEFL и тесты SAT 2 по математике и физике. Они сами по себе не очень сложные, но вопросов много, и на них нужно отвечать быстро, так что английский должен быть на хорошем уровне. Кроме этого, необходимо было прислать мотивационное письмо, описание всех предметов, которые я к тому моменту прошел в университете, и рекомендательные письма.
Фактически решение принимается именно на основании этих документов, то есть это не формальность, их действительно внимательно читают. Хотя в самом MIT ходят шутки про то, что, например, студентов из Чехии принимают только в четные годы, в другое время можно даже не пробовать. Роль случая, конечно, никто не отменял, но со своей стороны нужно постараться увеличить шансы на успех. Например, я всем советую не совершать моей ошибки и поступать как «новый студент», а не трансфер, поскольку конкурс в первом случае меньше.
Соревнование по роботодизайну в MIT
— Тебе удалось не только поступить в MIT, но и учиться там бесплатно. Что нужно было для получения гранта?
Когда мне сообщили, что я прошел, то, конечно, радовался. Но четко понимал, что, если не добьюсь от института финансовой помощи, платить около 40 тыс. долларов в год за учебу мои родители не смогут. Процесс подачи заявки на грант в MIT никак не связан с поступлением, и нет никакой гарантии, что тебе его предоставят. Я подавал документы на финансовую помощь параллельно с документами на поступление. Для этого нужно было собрать бумаги, подтверждающие доход моей семьи (походы по инстанциям — это был отдельный челлендж). После того, как меня уже приняли, пришлось еще две недели ждать ответ. Наконец пришло подтверждение, что институт покроет все мои расходы, связанные с обучением в течение трех лет.
Нужно сказать, что возможность получить такой щедрый грант, есть именно в самых престижных частных вузах США — Гарвард, Стэнфорд, MIT. В государственных университетах обучение стоит дешевле, но финансовую помощь дают реже и она гораздо скромнее.
— Насколько сложно было учиться в MIT и как ты оцениваешь уровень образования там?
В MIT есть хорошая поговорка: «Друзья, сон, учеба — выбери два». Но если серьезно, то институт видит свою задачу в том, чтобы дать фундаментальные знания о максимально широком спектре вопросов. Ты получаешь инструментарий, с которым можешь самостоятельно углубиться в любую тему. То, как построен учебный процесс в MIT, очень сильно отличается от наших вузов.
Там нет факультетов в привычном нам понимании. Ты хоть и поступаешь на какую-то определенную специальность, но можешь закончить институт с другим дипломом или даже двумя, как в моем случае. Чтобы получить степень, нужно набрать определенное количество баллов, посещая обязательные и факультативные предметы. У студента есть относительная свобода самому формировать график и содержание учебных курсов.
Атмосфера на лекциях неформальная: можно жевать бутерброд, спать или заниматься своими делами, главное — не мешать. За плохие результаты могут лишить гранта или исключить. Однако главный мотиватор, наверное, — это дух дружеской конкуренции: ребята в MIT не привыкли в чем-то уступать другим. Это сильно бьет по новичкам, которые впервые сталкиваются с соревнованиями за пределами своей школы или штата. Неожиданно понимаешь, что ты можешь быть лучше остальных в чем-то, но не во всем.
В институте выдающийся преподавательский состав. За все время существования MIT здесь работали или учились 87 нобелевских лауреатов. При этом все профессора доступны для вопросов и не страдают звездной болезнью. Среди моих самых любимых — Эрик Лэндер (руководитель Human Genome Project), Рональд Ривест (изобретатель алгоритмов MD5 и RSA) и Марвин Минский (один из изобретателей искусственного интеллекта). MIT также приглашает читать лекции известных людей. Например, в институте выступали Билл Гейтс, Билл Клинтон и Джон Нэш (математик и экономист, о котором сняли фильм «Игры разума»).
MIT Computer Graphics Group, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
— Твоим первым местом работы был Microsoft. Какие впечатления у тебя остались о компании?
После двух летних стажировок, которые я проходил в Microsoft во время учебы, в 2004 году я получил от них офер на постоянную работу. В компании я занимался Visual С++ компилятором, который был самым популярным для Windows, а также технологией .NET. Могу сказать, что в то время для своих масштабов в Microsoft было очень хорошее управление.
Но были и недостатки, например, существовало четкое разделение на отделы, которые конкурировали между собой за бюджет. Кроме того, среди сотрудников преобладали люди, работавшие там на протяжении
— Чем ты занимался в Google?
В 2005 году в нью-йоркском офисе Google работало около
Я успел позаниматься всем: от браузера до SSL/TLS и поддержки Wi-Fi. Скажу честно, тогда мы даже не могли себе представить, как далеко пойдет Android.
В это время я решил написать собственный продукт, который смог бы продать Google. Нужно было выбрать нишу, в которой компания еще ничего не разработала. Я придумал систему, которая позволяет в режиме реального времени идентифицировать играющую музыку. В отличие от таких программ как Shazam, мое приложение работало в полностью дистрибутивном режиме, пересылая аудиоотпечатки, но не музыку, от компьютера к компьютеру.
С этой идеей я приехал на встречу с Мариссой Майер, которой, вопреки моим опасениям, проект понравился. Следующим этапом было обсуждение вместе с Ларри Пейджем и Сергеем Брином. В итоге моя разработка получила одобрение, и меня направили утрясать потенциально спорные вопросы с юристами.
В это же время компания Viacom подала иск на YouTube (а значит и Google) на миллиард долларов по поводу нарушений авторских прав. И юридическому отделу было совсем не до моего проекта, который требовал согласования с крупнейшими правообладателями в музыкальной индустрии США. Мне сказали, что, возможно, через года два юристы займутся этим вопросом, что означало практически нулевые перспективы все-таки запустить мой проект.
— Проработав 5 лет, ты уволился. Это было связано с обидой на компанию, которая не поддержала твою инициативу?
Никакой обиды не было, я все понимал. К тому же в Google я чувствовал себя очень комфортно и очевидных поводов уходить не было. Но я убедился, что создавать что-то свое лучше, не работая в большой компании, поскольку ты точно потом не захочешь доказывать, что твой продукт не конкурирует с каким-то из ее многочисленных продуктов.
Даже в такой инновационной компании, как Google, протолкнуть свой проект проблематично. Необходимо убедить всех людей наверху, что это действительно важно. Менеджеры при этом не особо беспокоятся, если твоя идея не прошла, ведь она так или иначе принадлежит компании, ее невозможно будет продать кому-то на стороне. Но если бы эта идея пришла «снаружи», то они бы проявили куда больший интерес.
При этом менеджеры наверху часто не говорят однозначно «нет». Они не хотят брать на себя ответственность, потому что вдруг идея окажется хорошей и тебя могут обвинить, что ты ее зарубил. Хотя есть и другие люди, например, Марисса Майер и Рич Майнер меня всячески поддерживали, за что я им очень благодарен. Но в конце концов какой максимальный профит можно получить при благополучном исходе, приложив уйму усилий? Ты станешь техлидом большого проекта, тебе повысят зарплату, похлопают по плечу, скажут «так держать». Как по мне, овчинка не стоит выделки.
В офисе Google в Кембридже
— Ты уходил с идеей все-таки сделать свой проект?
После 10 лет в США я получил гринкарту. Это прибавило свободы, и я принял решение уволиться, стать фаундером и попробовать самому сделать полноценный продукт. Хотя возможность финансового успеха была одним из мотивов, еще больше, наверное, хотелось испытать собственные силы и понять, what does it take, насколько тяжело создать что-то по-настоящему новое.
Переехав в Сан-Франциско в 2010 году, я стал смотреть на те вещи, которые происходят в индустрии и за которые можно зацепиться. Последний проект, над которым я работал, был Google Books. Там использовалось большое количество новых технологий, чтобы собирать и обрабатывать информацию обо всех отсканированных книгах. Мне стало интересно заняться семантическим поиском, и я написал фреймворк Nole, который позволял брать кусочки информации из разных мест онлайн и склеивать их вместе, находя между ними общий смысл. Благодаря технологии Nole можно было индексировать веб-страницы не по ключевым словам, а по понятиям.
— Как ты искал инвесторов?
Я разрабатывал проект чуть больше года, выпустил бету для инвесторов и неожиданно получил письмо от Facebook. Мой приятель, работавший в компании, рассказал про этот проект, там заинтересовались и захотели встретиться. Я показал демоверсию и получил оффер. Мне дали неделю, чтобы принять решение. Я подумал, что один покупатель — хорошо, но два — было бы лучше, и позвонил Ричу Майнеру, одному из фаундеров Android и своему бывшему менеджеру в Google. Он был в курсе проекта и среагировал моментально. Через 10 минут мне пришел имейл от человека из M&A, который назначил встречу в Маунтин-Вью.
Предложенные условия были лучше, чем озвучил Facebook, и я согласился. Не могу сказать, что решение было легким: я провел весь вечер на телефоне с Брайаном Шрайером из Sequoia Capital и Ричем Майнером, пытаясь оценить все возможные варианты. Но Google дал самое перспективное предложение с точки зрения будущего самого проекта. В течение субботы-воскресенья юристы подготовили необходимые документы для покупки и подписали letter of intent (письмо о намерениях). Юридическая экспертиза длилась еще два месяца, так как есть целый список warranties, то есть описаний того, что происходит в самых курьезных случаях, так что вопрос суммы покупки был самым простым.
Мне заплатили часть денег вперед и наняли в офис Google в Маунтин-Вью с incentive plan (системой вознаграждений) на 4 года. Придуманная мною технология стала частью Google Knowledge Graph.
— Ты снова оказался в Google, но проработал там только полтора года, почему?
Меня вернули в компанию с двумя целями. Во-первых, в Google плотно занимались семантическим поиском и старались привлекать всех профи в этой области. Во-вторых, это было в момент конкуренции с Facebook, когда появился Google Plus и компания была заинтересована в сильной команде, которая бы занималась интеграцией social и search.
Я занимался этими двумя вещами, а также использованием поисковых возможностей в социальном контексте. Когда в компании решили интегрировать профайлы юзеров между всеми сервисами Google, я работал над обеспечением плавного перехода к единой системе хранения информации о пользователях. Это было неблагодарное занятие, потому что ценность этого шага для компании в целом была очевидна, но с точки зрения пользователя в лучшем случае после этих изменений ничего не происходило. То есть юзер особого эффекта не замечал, а вот если случайно удалялись какие-то аккаунты, это была большая проблема. Сама схема перехода была очень сложная, каждый ее шаг предусматривал написание большого количества программ, которые позволили бы вернуться к рабочему состоянию, если бы что-то пошло не так. Дизайн этой системы — задача сама по себе интересная, но ее имплементация была долгим и болезненным процессом.
После семи месяцев работы над этим проектом я решил, что готов заниматься чем угодно, только не этим. Я осознал, что мое время мне дороже, и уволился. У меня не было обязательств по контракту проработать какое-то определенное время, но я оставил компании часть денег, которые я должен был получить в течение следующих трех лет.
— Какое-то время ты разрабатывал свой стартап, расскажи об этом.
Моим следующим проектом стала SKIA — проксимити-сервис, позволяющий реконструировать историю взаимоотношений с любым человеком, у которого есть программа, даже если они до этого не были знакомы. SKIA может очень точно оценить расстояние между людьми, не используя GPS. При этом она безопасна с точки зрения приватности, так как не сохраняет геолокационные данные и информацию конкретно о том, кого человек встречает.
Ночное проксимити-тестирование SKIA
Получив большое количество скачиваний и высокие рейтинги, я столкнулся с тем, что для развития сервиса необходим виральный эффект, и его пока добиться не удалось. Когда люди шлют приглашение своим знакомым, чтобы они инсталлировали программу, соглашается небольшой процент. И это понятно, люди устали от огромного количества приглашений зарегистрироваться в разных сервисах. В том виде, в котором проект существует сейчас, его можно было бы продать компании, вроде Google или Facebook, но я пока не спешу с этим. У меня есть идеи, что нужно изменить в приложении, чтобы стимулировать его рост, так что пока история еще не закончена.
— Сейчас ты снова наемный сотрудник. Какими критериями руководствовался при выборе работодателя?
Одним из важных факторов была необходимость исключить возможный конфликт интересов с моим стартапом, поэтому Facebook, например, не подходил. Кроме того, я смотрел на бизнес-модель компании, потому что она в конечном итоге очень влияет на то, какое место в ней занимают технологии. С этой точки зрения Airbnb, например, нельзя назвать очень технологическим проектом. Если говорить еще про одного «единорога» — Uber, то меня смущает, что он значительно переоценен, и единственное, что может обеспечить успех компании в будущем, — это полное доминирование на рынке беспилотных автомобилей, что мне кажется маловероятным.
— Почему ты все-таки выбрал Pinterest?
Нужно сказать, что я не был пользователем Pinterest. И когда установил приложение, то первая реакция была: «Кто все эти люди, которые тратят время, чтобы собирать какие-то пины на доски?» Но неожиданно оказалось, что многие мои знакомые девушки без ума от этого приложения. И я подумал, что если у продукта такая большая и преданная аудитория, возможно, я чего-то не понимаю.
Pinterest привлек мое внимание еще потому, что это компания, у которой огромное количество интересных данных. Есть большое число пользователей, которые добровольно маркируют изображения (label images) и делают эту работу абсолютно бесплатно. При наличии хороших алгоритмов, это позволяет существенно улучшить понимание своего контента. Такие данные очень нужны, поскольку они позволяют потом использовать labels для машинного обучения, алгоритмов рекомендаций и рекламы. И это данные, которых у большинства компаний нет.
В Pinterest весь продукт построен вокруг того, что юзеры говорят что-то о себе и о своих интересах и оставляют информацию о pins. И если ты знаешь много про pins, понимаешь, какие pins нравятся разным пользователям, то становится очевидным путь монетизации.
Новая работа — новая установка компьютеров дома
— Какая у тебя должность в компании и чем именно ты занимаешься?
Я — Staff Software Engineer, но вообще я техлид на одном из проектов, связанных с поиском. Фактически сфера моей ответственности находится на пересечении поисковых алгоритмов, а также систем рекомендаций и рекламы. Я в Pinterest полгода и работаю над группой решений Locality-Sensitive Hashing (LSH): когда у тебя есть какие-то вещи, представимые в многомерном пространстве, и ты хочешь находить близко расположенные между собой объекты. Например, есть много каких-то точек, которые представляют собой юзеров, pins, boards. Можно смотреть на расстояние между ними как на меру схожести (similarity), то есть степень того, с какой вероятностью определенного пользователя заинтересует тот или иной pin.
Перед нами стоит задача разработать эффективные алгоритмы, которые позволяют находить такие пары в пространствах со множеством измерений. При этом качество поиска напрямую зависит от используемых решений, потому что какие-то улучшения могут влиять на перфоманс в сотни раз. Это тот случай, когда совершенствование в технологическом плане напрямую коррелируется с ростом прибыли компании.
— В чем кардинальное отличие Pinterest от других социальных сетей, которые зарабатывают на рекламе?
Люди приходят на Pinterest за вдохновением, и если им уже нравятся какие-то идеи в виде картинок, то резонно дать возможность покупать эти вещи. Таким образом, у компании есть стабильная финансовая модель. В Facebook или Instagram вопрос монетизации всегда стоял перпендикулярно концепции. У Pinterest гораздо более натуральный юз кейс: ты не пытаешься навязать рекламу, она является органичной частью сайта.
Причина того, что компания не спешит громко заявлять о себе как о рекламной платформе в том, что те технологии, которые были у нее на ранних этапах, не позволяли достаточно хорошо понимать контент. Одно дело — иметь data, другое дело — иметь actionable data, на основе которых можно принимать какие-то решения, чтобы реализовать рекламу максимально органично, не подрывая пользовательский опыт.
Pinterest HQ, Image source
Имплементация хорошей рекламной системы — незаурядный процесс. Ты можешь показывать красивые pins, не понимая их содержание. Или же можно учитывать только перфоманс-факторы, которые проблематичны, потому что существует сетевой эффект. Количество контента может увеличиваться, но количество, которое видит пользователь, будет ограничено самыми популярными публикациями. Богатый становится богаче, бедный остается бедным.
Кроме того, необходимо знать, что pin представляет собой как объект. Нужны системы, которые очень хорошо распознают pins и на уровне текста, и на уровне изображения. Необходимо внедрение умных систем рекомендаций, заточенных под эти новые факторы. В случае с рекламными публикациями это особенно актуально, потому что вначале нет никакого перфоманс-фактора, есть только контент, и нужно каким-то образом оценить его качество и решать, в каких ситуациях его показывать, в каких нет.
Pinterest заинтересован не просто в размещении рекламы, мы хотим увеличить ожидаемую ценность, то есть то, сколько заплатил рекламодатель, помноженное на вероятность того, что реклама понравится человеку, которому она будет показана. В конечном итоге цель компании — максимизировать выручку и делать пользователей счастливыми.