في كل مرة يرى شخص ما مقطع فيديو على Facebook أو Instagram ، يتعاملون مع عمل Amey Dharwadker. يقود مدير هندسة التعلم الآلي في الشركة الأم Facebook ، Meta ، فريق تصنيف توصيات الفيديو في Facebook.
يركز عمل Dharwadker على تحسين جودة وسلامة توصيات الفيديو لمليارات المستخدمين النشطين اليومي على مستوى العالم ، وتوازن التميز التقني مع الرؤية الاستراتيجية. يعالج العمل الرائد لأعضاء IEEE Enber تحديات فهم اهتمامات المستخدم ، وتحسين توزيع المحتوى ، وتخفيف التحيزات التي قد تشوه نتائج التوصيات.
amey dharwadker
صاحب العمل:
ميتا في مينلو بارك ، كاليفورنيا.
عنوان:
مدير هندسة التعلم الآلي
درجة الأعضاء:
عضو كبير
ألما رفاق:
المعهد الوطني للتكنولوجيا ، تيروشيرابالي ، الهند ؛ كولومبيا
قام بتطوير حلول مثل نموذج الترتيب المدركين ، والذي يعزز دقة التوصية من خلال حساب التفضيلات الفردية وتأثير التأثيرات الجماعية-مثل الفيديو الذي يسير فيروسي-على خيارات مستخدم واحد. كان Dharwadker وفريقه وراء إطار استكشاف الفائدة الشخصية ، يهدف إلى توسيع تجارب المستخدمين من خلال إظهار محتوى متنوع يتماشى بشكل عام مع تفضيلاتهم الفردية.
لمساهماته ، حصل Dharwadker على لقب Search Professional of the Year من قبل مجموعة أخصائي استرجاع المعلومات في جمعية الكمبيوتر البريطانية.
يقول Dharwadker إنه مسرور بالاعتراف ، لكنه يضيف ، “التعقيد التقني المتمثل في تقديم توصيات فيديو مخصصة لمليارات المستخدمين ، إلى جانب التأثير الفوري والذات على كيفية اكتشاف الناس والتفاعل مع المحتوى ، مجزية في حد ذاته.”
حل المشكلات المبكرة
وُلد داروكر في غوا بالهند ، وكان مستوحى من الجمال الطبيعي والثراء الثقافي في المنطقة. لعب والده ، وهو جراح ، دورًا محوريًا في رعاية اهتمامه بالرياضيات والعلوم ، مع التركيز على مهارات حل المشكلات المنطقية والتحليلية. ويقول إن تجارب Dharwadker المبكرة أشعلت شغفه بالهندسة والابتكار.
يقول: “كنت دائمًا طفلاً فضوليًا ، مفتونًا باستمرار بكيفية عمل الأشياء”. “أحببت تجربة مشاريع علمية بسيطة ، مثل بناء الدوائر أو إنشاء نماذج مؤقتة لتصور المفاهيم التي تعلمتها. امتد هذا الفضول إلى فهم المفاهيم المجردة في العلوم والرياضيات ، حيث استمتعت بمعرفة “لماذا” وراء “كيف.”
حصل على درجة البكالوريوس في هندسة الإلكترونيات وهندسة الاتصالات في عام 2011 من المعهد الوطني للتكنولوجيا ، Tiruchirappalli ، في ولاية تاميل نادو الهندية. عززت دراسته الجامعية شغفه بتطبيق رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي لحل مشاكل العالم الحقيقي. بدافع من تعميق خبرته ، حاصل على درجة الماجستير في الهندسة الكهربائية في كولومبيا ، وتخرج في عام 2014.
رائد في تصنيف توصيات وسائل التواصل الاجتماعي
بدأ Dharwadker رحلته المهنية في عام 2011 في أجهزة التناظرية في بنغالورو ، الهند. خلال فترة ولايته هناك كمهندس برمجيات رؤية للسيارات ، قام بتطوير خوارزميات رؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي لأنظمة مساعدة السائق المتقدمة ، والتكنولوجيا المستخدمة في معظم السيارات المتأخرة. وتشمل هذه الأنظمة التحكم التكيفي في التطواف ، والفرامل التلقائية للطوارئ ، ومساعدة المسار الآلي. سمح له دوره برؤية التأثير الملموس لمنظمة العفو الدولية على السلامة والكفاءة ، ووضع الأساس لعمله المستقبلي.
أثناء الانتهاء من درجة الماجستير في عام 2014 ، تدرب Dharwadker في Facebook في Menlo Park ، كاليفورنيا ، مع التركيز على التعلم الآلي لنماذج تصنيف الإعلانات بحيث يرى المستخدمون الإعلانات الأكثر صلة بها والمعلنين إلى زيادة استثماراتهم.
تأثرت بالتحديات وفرص بناء أنظمة قادرة على تحليل تفضيلات المستخدم وتقديم محتوى مخصص لمليارات المستخدمين. انضم Dharwadker إلى META بدوام كامل في يناير 2015 كمهندس تعلم آلي يعمل في فريق تصنيف Facebook News Feed. المجموعة تقف وراء الخوارزميات التي تحدد أهمية وترتيب المنشورات التي تظهر على خلاصة المستخدم. يهدف الفريق إلى إعطاء الأولوية للمحتوى الأكثر جاذبية وذات معنى وهامة لكل مستخدم.
“القيادة هي أكثر من مجرد لقب. يتعلق الأمر برفع من حولك ، مما يضخّم الأصوات التي تستحق أن تسمع ، وتحطيم الحواجز التي يزدهر بها الآخرين ، وضرب مقياس وتأثير القادة عن طريق إنشاء المزيد منهم. “
أصبحت مساهمات Dharwadker في أنظمة التوصية تحويلية. قام بتطوير تضمينات للأعلاف والصفحات ، وهي طريقة براءة اختراع ومراقبة على نطاق واسع لتحويل محتوى تغذية وسائل التواصل الاجتماعي إلى سلسلة من الأرقام التي تجسد جوهرها. يتيح هذا الابتكار الخوارزميات تحديد أوجه التشابه بين الصفحات لتجميع المحتوى الأكثر دقة وتوصيات المحتوى المخصصة المحسّنة.
في وقت لاحق ، بصفته قائدًا تقنيًا ، قاد Dharwadker فريق تصنيف Facebook Watch ، والذي يعمل على تقنيات مماثلة كفريق ترتيب تغذية الأخبار ولكنه يركز بشكل خاص على محتوى الفيديو. قادت المجموعة التقدم في توصيات الفيديو لأكثر من 1.25 مليار مستخدم شهري.
في عام 2023 ، انتقل Dharwadker إلى منصبه الحالي. يتضمن يوم عمله النموذجي مراجعة المقاييس الرئيسية على جودة التوصية والمشاركة في الفيديو ، وتوجيه فريقه من مهندسي التعلم الآلي من خلال مراجعات التصميم المعماري ، وحلول العصف الذهني للتحديات الفنية.
يقول Dharwadker: “جانب آخر مهم من وظيفتي ، يقوم Dharwadker بتوجيه المهندسين في فريقي عبر العادية المنتظمة التي أركز عليها على دعم نموهم المهني.”
الاعتراف بالقيادة ومشاركة IEEE
حصل عمل Dharwadker على إشادة عالمية. بالإضافة إلى الاعتراف من جمعية الكمبيوتر البريطانية ، حصل على لقب أيقونة الهندسة للهندسة للشباب للعام من قبل مؤسسة الهندسة والتكنولوجيا في عام 2023. وفي ذلك العام أيضًا ، حصل على جائزة القيادة المتميزة في مؤتمر الإنترنت 2.0 فيغاس.
بينما يواصل تقدم حياته المهنية ، يساهم Dharwadker بنشاط في مجتمع الهندسة كمرشدة عاطفية. يقول إنه يهدف إلى المساعدة في تعزيز ثقافة التميز الهندسي وتطوير الجيل القادم من الخبراء في أنظمة الذكاء والتوصيات الاصطناعية.
بدأ مشاركته مع IEEE في عام 2009 خلال دراسته الجامعية.
يقول: “لقد قدمت أول ورقة بحثية في المؤتمر الدولي لمجلس IEEE India في عام 2010”. “قدمتني هذه التجربة إلى التأثير العميق للمنصات الفنية لـ IEEE وألهمت مشاركتي المستمرة.”
ومنذ ذلك الحين ، كما يقول ، نظر إلى المنظمة كمنصة للتعاون والتعلم والنمو المهني.
يشارك في جمعية الكمبيوتر IEEE ويستعرض أوراق البحث ل معاملات IEEE على تحليل الأنماط و الذكاء الآلي و IEEE الوصول إلى المجلات.
ويقول إن التجربة التي اكتسبها من خلال توجيه المهنيين الجدد في مجاله من خلال IEEE ساعدته على أن يصبح مديرًا أكثر فاعلية في Meta.
إن مهنة داروكر مدفوعة بالفضول والابتكار والالتزام بإحداث تأثير إيجابي. يلخص فلسفة قيادته بهذه الطريقة: “القيادة أكثر من مجرد لقب. يتعلق الأمر برفع من حولك ، مما يضخّم الأصوات التي تستحق أن تسمع ، وتحطيم الحواجز التي يزدهر بها الآخرين ، وضرب مقياس وتأثير القادة عن طريق إنشاء المزيد منهم. ”
من مقالات موقعك
المقالات ذات الصلة حول الويب