Podle čeho jsi vybíral obor na vysoké škole?
Podle spolužáků na gymplu. (smích) S nápadem jít na obor Umělá inteligence a zpracování jazyka přišel můj spolužák a kamarád a hned několik se nás pak na tento obor přihlásilo. Já jsem věděl, že chci určitě studovat informatiku, ale nevěděl jsem, co konkrétně. Myslím, že u bakalářského studia je to stejně celkem jedno, jelikož je hodně obecné. Konkrétní obor začne být důležitější až na magisterském studiu. Zpětně jsem ale za volbu umělé inteligence hodně vděčný.

Dělal jsi při bakalářském studiu něco navíc?
Mojí hlavní prioritou bylo studium, takže i věci navíc se točily hlavně kolem studia, fakulty a univerzity. Po absolvování Prvákovin v prvním ročníku jsem měl chuť aktivně se zapojit do dění na fakultě, a tak jsem se dostal k organizování Prvákovin a pomáhání při fakultních akcích jako Noc vědců. Od druhého ročníku bakaláře jsem se začal podílet na výuce jako cvičící, a to mi vydrželo až dodnes. Přes lektorku Prvákovin jsem se také dostal ke spolku Studentští poradci. Tam jsme radili studentům se studijními problémy, od návodu, jak nahlásit nemoc, přes nedostatek kreditů na postup do dalšího semestru až po poplatky za studium. Částečně jsem se zapojil i do Studentské unie Fakulty informatiky (SUFI) a pomáhal s fakultním plesem. Jsem sympatizující člen Spolku přátel severské zvěře a zapojil jsem se do organizace akcí pro středoškoláky. Skrze tyto aktivity jsem se pak na fakultě cítil víc “doma”, potkával známé tváře na chodbách, zdravil se s vedoucí studijního oddělení a dostal jsem se i do disciplinární komise. Do akademického senátu mě to ale netáhlo.

A při magisterském a doktorském studiu?
Během magisterského studia jsem vyrazil na Erasmus do Aalborgu v Dánsku, kde jsem zažil výuku umělé inteligence na jiné univerzitě, a hlavně projektový styl výuky. Ten se mi hodně líbil, a tak se ho snažím přinést alespoň do předmětu, který dnes učím. Během letních prázdnin jsem také absolvoval stáže, konkrétně šlo o automatizaci testů ve společnosti Solarwinds. Nebylo to přímo v oboru umělé inteligence, ale někde se začít musí. Díky tomuto jsem poznal práci v korporátu, agilní vývoj a obecně procesy spojené s vývojem softwaru. Zpětně si říkám, že jsem mohl jít na stáže už dříve, jelikož jsem měl pocit, že nic pořádně neumím, ale s tím se u stáží počítá. Hlavní je vůle učit se nové věci a ne to, co už člověk zná a umí. V Solarwinds navíc měli vytvořený celý program na stáže a nabírali hned kolem desítky stážistů, takže jsem měl kolegy v týmu, ve kterém jsem pracoval, i komunitu ostatních stážistů, se kterými jsem mohl sdílet zážitky.
Na doktorském studiu jsem našel práci na částečný úvazek jako Python programátor a datový analytik v Gauss Algorithmic. Ke konci doktorátu jsem už přešel na plný úvazek do Novanty.

Jaká je náplň tvé práce?
Výzkum a vývoj specializovaných programů pro strojové zpracování obrazu. V zásadě je to o tom, že zákazník má určitý problém nebo potřebu, přijde za námi a my spolu se zákazníkem vymyslíme celé řešení od hardwaru až po software. Já se do procesu zapojuji během návrhu a pak mám na starosti hlavně samotný software. Typicky jde o trénování modelů hlubokého učení, tedy neuronových sítí. Kromě dostatečné spolehlivosti ještě musí celé řešení běžet rychle na našich chytrých kamerách, které vyvíjíme, sestavujeme a prodáváme.

Jak vypadá tvůj typický pracovní den na pozici Machine Learning Engineer?
Já mám část týmu na východním pobřeží USA, takže dopoledne je to více o samostatné práci jako vymýšlení, programování a provádění experimentů a odpoledne je pak více online schůzek s kolegy z US, stand-upů a plánování. Jsou dny, kdy je schůzek více, i dny, kdy je jen jedna na pár minut. Do toho občas odpovím na e-maily, pomáhám kolegům s problémy, nebo mám schůzku se zákazníkem. Plus se snažím zařadit trochu vzdělávání, vyzkoušet novou technologii, přečíst si článek, projít newsletter, kouknout na video nebo absolvovat kurz.

Máš pocit, že tě studium připravilo dostatečně do pracovního života?
Já myslím, že ano. Samozřejmě spoustu věcí jsem se naučil až v práci, ale to mi přijde přirozené. Během studia jsem se naučil přemýšlet o problémech a řešit je. Nejde tolik o znalosti jako spíš schopnost získávat další znalosti podle potřeby. Kromě toho jsem rád za mnohé absolvované volitelné předměty zaměřené na měkké dovednosti.

Co tě na práci baví a co ne?
Nejvíce mě baví hledat zajímavá řešení na těžké problémy. Mám rád ten pocit, když po hromadě neúspěšných experimentů najednou jeden vyjde a model funguje opravdu skvěle. A ta hromada neúspěšných experimentů je to, co mě už tolik nebaví, ale bez nich by to nebylo ono. :)

Jaké 3 dovednosti v práci využíváš nejčastěji?
Za mě to jsou nejvíce komunikace v angličtině, řešení problémů a programování. Teď se do toho ještě přidává práce s nejrůznějšími AI asistenty, která bude nejspíš velmi brzy kritickou dovedností.

Co bys vzkázal těm, kteří uvažují o roli odborného pracovníka ve výzkumu? Co je dobré umět a kdo se na pozici hodí?
Pokud jde o výzkum v akademické sféře, je nezbytné umět získávat granty a publikovat výsledky. Obojí může být občas trochu politika a je třeba mít navázané mezinárodní kontakty a spolupráce. V komerční sféře je zase nutné být víc realista. Přiznat si, že podmínky nebudou nikdy ideální, že problém nejde vyřešit na 100 % a je třeba dělat kompromisy. Zároveň ony kompromisy je potřeba dobře vysvětlit zákazníkovi, aby je pochopil a uznal, že to opravdu lépe udělat nejde. V obou sférách je nicméně potřeba notná dávka vytrvalosti a schopnost zvládnout trochu frustrace, když něco nefunguje nebo se nedaří.

Mimo tvou práci se také na FI podílíš na výuce jednoho předmětu. Jaké to pro tebe je? Co ti to přináší?
Mě vždy bavilo vysvětlovat učivo spolužákům, tak jsem to začal dělat i více profesionálně. Mám radost, když můžu ostatním předávat znalosti, hlavně když o ně mají zájem a chtějí vědět víc a víc. Nejradši mám momenty, kdy si student na něco přijde sám, něco sepne a nastane “aha” moment. Jen se to hůř kombinuje s prací na plný úvazek.