Beszélgetés Kurics Tamással (Data scientist, Neunos Ltd.)
Most hol dolgozol, szereted a munkád?
Igen, szeretem. Egy Neunos nevű, szegedi orvostechnikai cégnél dolgozom data scientistként. A cég profilja: gyógyszerrezisztens epilepsziásoknak kifejleszteni egy implantálható eszközt, ami képes arra, hogy detektálja: az illetőnek éppen rohama kezdődik-e, és ha igen, úgy meg is állítja.
Ez nagyon izgalmas. Hogy álltok a megvalósítással?
Erről nem nagyon beszélhetek, de jól állunk, azonban még hosszú út áll előttünk.
Ha jól tudom, a data scientist megnevezés elég újkeletű. Amikor érettségiztél, akkor még nem volt ilyen szakma. Téged mi vonzott a matek szakra?
Valóban, akkor még ezek a szakmák nem voltak. Én úgy kerültem matek szakra, hogy a középiskolában ez a tárgy volt az, ami nagyon könnyen ment, minden máshoz pedig többet kellett volna tanulni. A természettudományokból sem voltam kiemelkedő, csak olyan átlagos: valahogy máshogy jár az agyam, mint ami a kémiához vagy a fizikához kellene. Különben a matematikát nem is tartom természettudománynak, szerintem inkább a filozófiához közeli bölcsészszerű terület, merthogy számomra a matematika egy művészeti ág. Én nem tudok festeni, én nem tudok énekelni, viszont a matematikát tudom. Számomra azok a gondolati építmények, a hozzájuk tartozó lényeget megvilágító úgynevezett mély bizonyítások, ugyanolyan esztétikai élményt nyújtottak, mint mások számára egy festmény.
Hogyan jutottál el innen a jelenlegi munkakörödig, hogyan lettél adattudós?
Matektanárként végeztem, de rájöttem, hogy nem szeretnék tanárként dolgozni. A tanári pálya már akkor sem volt biztos jövővel kecsegtető…
Úgy döntöttem, hogy komolyabban akarom művelni a matematikát: elvégeztem az alkalmazott matematikus képzést is.
Ekkor az adatbányászat – mint önálló terület – már létezett, de engem nem érdekelt: analízist szerettem volna kutatni. Az elméleti numerikus analízis témakörében doktoráltam. Tudtam, hogy az iparban jönnek be újabb és újabb trendek, de akkor én az iparon kívül voltam. Talán 2010 környékén jelent meg a data scientist elnevezés.
De téged ez a téma még ekkor sem foglalkoztatott.
Nem, de két év múlva – 2012-ben – ráeszméltem, hogy már iszonyú rég óta vagyok az egyetemen, elkezdtem tervezni a jövőmet. Arra jutottam, hogy váltani szeretnék, de nem volt világos, hogy milyen irányba. Kimentem Svájcba postdocnak a zürichi ETH-ra. A matematikai biológia területén dolgoztam, tulajdonképpen differenciálegyenletes modellezés volt a feladatom. Néhány év az ingázásról szólt: fél évet kint, fél évet itthon az MTA TTK Kognitív Idegtudományi és Pszichológiai Intézetben töltöttem. Végül 2015 elején döntöttem: végleg hazajövök, és nem kutatóintézetben, hanem az iparban szeretnék elhelyezkedni.
Ennyi év kutatás után nehéz lehetett a döntés.
Nem volt könnyű, de elvégeztem néhány online kurzust, például egy data scientist kurzust is, és azt láttam, hogy ennek egy jó részét már tudom, a többi pedig érdekel. Persze az iparban mást kell tudni, mint az egyetemen. A definíciók, tételek helyett a kódolás, a bizonyítások helyett pedig a modellezésé lett a főszerep: összességében egészen más készségekre van szükség, de a sok év matematikával töltött idő megtanított arra, hogy hamar elsajátítsam azt, amit kell.
Felvettek az első helyre, ahová jelentkeztél?
Igen. Láttam egy álláshirdetést, beadtam a jelentkezésemet és fel is vettek a Balabit nevű céghez. Nagyon szerettem itt dolgozni. Beleláttam a szoftverfejlesztők munkájába, és rájöttem, hogy ez igazából tetszik, úgyhogy megtanultam azt is. Nagyon produktív volt a légkör, sokat tanultunk egymástól. Szívesen maradtam volna, de három év múlva komoly átalakításon ment keresztül a cég, felvásárolták, és az új tulajdonosnak más elképzelései voltak. Azok a célok és az a légkör, amiért én szerettem ott lenni, lényegében megszűnt. Tanulságos volt megtapasztalni: hiába jó egy munkahely, ha pár év múlva már nincs.
A mostani céged, a Neunos hányadik munkahelyed?
A nyolcadik.
Az nem kevés.
Matematikusként az ember sok mindenhez ért, sok minden érdekli, de egy munkahelyen a cég profiljának megfelelően várhatóan egy speciális területtel kell foglalkoznia. Így egy idő után azt érzi, hogy nem tud segíteni a cégnek. Data scientisként egy-két, legfeljebb három évente, szoftverfejlesztőként négy-öt évente érdemes munkahelyet váltani azért, hogy új technológiával, újfajta problémakörön dolgozhasson.
Mindenki ezt a stratégiát követi?
Nem, vannak, akik elmennek egy multihoz és lassan felkapaszkodnak a karrierlétrán. Ez – bizonyos szempontból – nyugodtabb, kiszámíthatóbb út, de közben általában a feladatkör is változik. De ha egyre kevesebb olyan dolgot kell csinálni, ami érdekel, ha a munka nem elégít ki – és nekem ez a fontos – akkor sajnos ez semmit sem ér. Én nem akarok karriert. Ez az ars poétikám.
Mi az, amit igazán szívesen csinálsz?
Algoritmus és szoftverfejlesztő feladatokat. Ez pedig főleg startupoknál van, ahol lényegében nincs karrierlétra. Most is ilyen munkát végzek.
Tehát néhány évente érdemes munkahelyet váltanod, de ennek van egy bizonytalansága is. Adattudósként kell attól tartanod, hogy nem lesz állásod?
Abban a korban vagyok, amikor ez a téma kifejezetten érdekel. Nehéz erre mit mondani. Azt hittem, hogy ez probléma lesz, de most kevéssé látom annak. Nem szabad hátradőlni, folyamatosan képezni kell magát az embernek, tanulni kell új dolgokat. Fontos látni, hogy mi az a tudás, amire a cégeknek most van szüksége, és mi az, amire 2-3 év múlva lesz szükségük. Folyamatosan kell tanulni, ez nagyon fontos. Mikor 2015-ben a Balabithoz kerültem, az első egy-két év alatt többet tanultam, mint az egyetemen összesen.
Mint előtte 15 év alatt?
Igen. Élesben. „Termékbe kell kerülni”, úgyhogy van időlimit. „Most nem tudod, semmi baj, majd a jövő hétre tudni fogod.” Nem jegyet adnak rá, illetve nincs szabad kutatás. A körülbelül hatszoros fizetéskülönbség miatt sokkal komolyabbak az elvárások. Az sem baj, ha matematikailag nem korrekt, ahogyan megoldod, továbbá nem a legjobb megoldás kell, hanem az a lényeg, hogy működjön. Azt nem lehet megtenni, hogy fél évet gondolkozunk rajta, és végül azt mondjuk, hogy nem tudjuk. Olyat kell csinálni, ami megy és elfogadható, nem baj, ha nem tökéletes.
Persze ez a cégtől is függ. Van, ahol az a szempont, hogy minél előbb piacra kerüljünk, és ha sikerül, akkor majd szép lassan javítunk rajta. Máshol az is fontos, hogy jó legyen, ami kikerül a kezünk közül (a tőlünk telhető legjobb). Egy fejlesztői fókuszú cégnél megtehető, hogy ne a tökéletes megoldással álljunk elő, egy orvosi cégnél ez már nem annyira helytálló. Ott már az elején sem lehet B-kategóriás terméket adni.
Matematikusként hogyan viselted ezeket a kötöttségeket?
Olyan munkahelyeket kerestem, ahol van valamennyi szabadság, de végtelen sok nincs, mert azt senki sem fogja megfizetni. Itt elvárt, hogy valamilyen határidőre letegyél egy megoldást. El kell engedni bizonyos dolgokat. Mások a követelmények: nem publikáció, hanem forráskód az output. Egyszerűen az iparban más a célfüggvény.
Fontosnak tartanád, hogy jobban felkészítsen az egyetem az iparban végzett munkára?
Nem olyan egyszerű erre válaszolni. Spanyolországban, egy nyári egyetemen hallottam erre egy nagyon szimpatikus választ: az egyetem egy edukációs intézmény, ami azt jelenti, hogy lényegében egy általános műveltséget ad, igaz csak abból a speciális dologból, ami téged érdekel. Nem az a dolga, hogy teljesen felkészítsen a következő évtizedek munkájára. Az a fontos, hogy lásd (akár a görögöktől kezdve) hogyan fejlődött az időben az emberi gondolkodás. Szóval én nem bánom, hogy nem tanultam „hasznos” dolgokat, hanem inkább általános jellegűeket, amik nagyon szépek és elegánsak voltak, mert engem akkor azok érdekeltek.
Persze vannak olyan képzések, amelyek tényleg valamilyen szakmát adnak (például pénzügyi, gépészmérnöki végzettség). Ám ha az ember kap egy matematikus diplomát, az más, mert ritkán keresnek az életben matematikusokat. A matematikus képzés ahelyett, hogy szakmát adna, a lehetőségek hatalmas tárházát adja, amelyek közül mindegy mit választasz, bele kell tanulnod, mert nem értesz hozzá, de nagyon jó alapjaid vannak. Sokkal jobb alapjaid, mint a többieknek! Azt kell tudatosítani, hogy ha az ember elvégzi az egyetemet, akkor nincs vége a tanulásnak, hanem akkor kezdődik.
Azóta is folyamatosan tanulsz.
Én generalistának nevezem magam, mert nem specializálódtam: itt is, ott is szeretek meglátni, felfedezni dolgokat, hozzátenni valamit ahhoz a területhez. Ezt jónak tartom, habár kétségtelen, hogy a cégek elsősorban nem ezeket az embereket keresik… De amíg lehet, addig próbálok ebben kitartani. Túl sok minden érdekes dolog van a világban és túl rövid az élet. Szeretnék sok dolgot felfedezni benne, és hozzátenni a magamét. Mindig van valami érdekes, ami éppen érdekel. A tudás öröméért tanulok/tanultam rengeteg dolgot, a pénz csak bónusz. Persze nem könnyű olyan munkahelyet találni, ahol a munkád a hobbid, de máshogy nincs értelme.
Mit javasolnál azoknak a középiskolásoknak, egyetemistáknak, akiket sok minden érdekel, vonzza őket a matematika, de még nem tudják, hogy pontosan mihez kezdjenek vele?
Nem kell attól félni, hogy egy alapképzéssel elvágja magát valaki valamitől. Nem lehet rosszul dönteni. Aki sok mindent szeretne csinálni, az kezdje el egy dologgal, aztán ha még érdekli valami más is, akkor tanulja meg azt is. Sokan félnek attól, hogy „mi lesz, ha ezt a szakot választom és nem azt”. Nem lesz semmi: nem kell attól félni, hogy visszafordíthatatlanul tönkre teszi a karrierjét. Ilyen nincs, az idő majd megoldja. Vannak céltudatos emberek, akik elejétől fogva tudják, mit akarnak, nincsenek dilemmáik, de ha valaki szeret sok mindenbe belekóstolni, az úgyis megteszi: nem lehet elrontani.
Tapasztalatom szerint két dolgot kell tanulni: matematikát és idegen nyelveket és hogyha ezt tudod, akkor nem lehet baj. Kell, hogy legyen absztrakciós készséged, „matematikus skillek”, mint például fejlett problémamegoldó-készség, hogy több, illetve ismeretlen helyzetben is feltaláld magad. És kell az is, hogy mindezt tudd kommunikálni – nem csak magyarul. Ha az ember ki tudja magát fejezni (akár több) idegen nyelven, az óriási előny.
Tehát ezt javaslom: tanuljanak matematikát és idegen nyelveket!
Kurics Tamással az interjút Paulovics Zoltán készítette
Kurics Tamásnak megjelent két fordítása az Érintő korábbi számaiban, ezekben az adattudós munkakörről, illetve a versenyszféra világáról tudhatnak meg többet az Olvasók.
https://ematlap.hu/gazda-g-sag-2022-20/1211-hogyan-lettem-adattudos
https://ematlap.hu/gazda-g-sag-2022-19/1202-big-karrier-az-egyetemtol-a-versenyszferaig