Podle čeho jsi vybíral obor na vysoké škole?
Můj otec je počítačový grafik a od malička mě zajímalo, když pracoval doma na počítači. Sledoval jsem ho při práci a učil jsem se od něj, jak počítače fungují. Už ve školce jsem uměl zapojit nějaký hardware nebo si pustit hry (smích). Později na střední škole jsem měl vynikajícího učitele informatiky, který mě učil základy programování. Měl jsem od dětství talent na matematiku a analytické myšlení, takže mi to celkem šlo. Taky mě fascinovala temná strana internetu jako hacking, počítačové viry a online podvody, takže jsem si na FI MU vybral zaměření na kyberbezpečnost.

Dělal jsi při studiu něco navíc?
V průběhu bakalářského studia jsem založil na YouTube vzdělávací kanál Elea – historicky první projekt s matematickými videi v Česku a na Slovensku. Všimla si ho firma Datakabinet, která připravuje a distribuuje výukové materiály. Oslovili mě a následně jsem tvořil videa i pro ně. Kromě toho jsem doučoval matematiku. Na magisterském studiu jsem pracoval jako studentský lektor na FI MU, což vedlo k zisku historicky první Ceny studentské komory za podíl na výuce. Jeden semestr jsem strávil na Erasmu v Dánsku, na který rád vzpomínám. A v průběhu Ph.D. studia toho člověk často dělá hodně navíc (smích). Já jsem se podílel například na aktivitách pro propagaci výzkumné laboratoře CYBERSEC a akcích pro středoškoláky, kteří zvažují studium na FI MU. Absolvoval jsem taky měsíční stáž v USA.

Jaká je náplň tvé práce?
U většiny akademických pozic se dá náplň práce rozdělit do tří pilířů: výzkum, výuka a služba společnosti. Výzkum u mě znamená kreativní řešení zajímavých problémů na základě sběru a analýzy dat. Výsledky se pak publikují formou vědeckých článků v odborných časopisech nebo na konferencích. Důležitou součástí je taky soutěžení o granty, které umožňují výzkum financovat. Výuka zahrnuje práci se studenty, takže přípravu, učení kurzů a související povinnosti. Také do toho patří vedení závěrečných prací a mentoring výborných studentů v rámci bonusových projektů nebo soutěží. Služba společnosti zahrnuje aktivity jako popularizace vědy na různých akcích, propagace univerzity a veřejné přednášky.

Jak vypadá tvůj typický pracovní den na pozici odborného pracovníka ve výzkumu?
Typický den pro mě neexistuje, mám to nastavené flexibilně podle potřeby a podle cyklu událostí v roce. Každé září a leden například dokončujeme články na klíčové konference, každý prosinec a květen píšu posudky na závěrečné práce apod. V průběhu semestru je třeba více se věnovat výuce, mimo období výuky je zase víc času na výzkum. Nemám typický den ani týden, ale dokážu popsat, co se děje v rámci roku (smích).
Ve výzkumu typicky píšeme jako tým grantovou přihlášku, kde se určí strategie a náplň výzkumu na nejbližších několik let. Následně sbíráme a analyzujeme data, která nám umožní zodpovědět stanovené výzkumné otázky a snažíme se výzkum publikovat. Články hodnotí oponenti z vědecké komunity a obvykle je neakceptují na první pokus – je třeba něco opravit, doplnit, přepracovat. Když je článek publikovaný na zahraniční konferenci, připravujeme prezentaci a cestujeme na akci, kde prezentujeme výsledky a získáváme spolupracovníky na další výzkum.
Ve výuce musím hodně času věnovat přípravě. Ve skupině CYBERSEC na FI MU učíme praktické a aplikované kurzy, pro které je nutné nachystat technická cvičení na počítači. Obsah se taky rychle mění, takže ho pravidelně aktualizujeme. Potom je tam samotná výuka, příprava a hodnocení domácích úloh, zkoušek atd. Také vedu bakalářské a diplomové práce studentů. Někteří výzkumníci neučí, takže výuka je pro moji pozici nepovinná, ale mě baví. Zároveň se to vzájemně posilňuje s výzkumem.

Máš teď rozdělaný nějaký projekt, kterému se věnuješ? Popř. jaký?
Mám nonstop rozpracovaných několik projektů paralelně, které se snažím vhodně “žonglovat”. Momentálně je moje priorita výzkum v rámci projektu Grantové agentury ČR, který mě financuje od nedávna, kdy jsem se vrátil ze zahraničí. Zkoumám zkreslení v modelech strojového učení, které se používají ve výuce.

Co tě na práci baví a co ne?
Baví mě v první řadě svoboda. A to ve smyslu řešení zajímavých témat výzkumu, ke kterým bych se nedostal v běžné firmě, a taky možnosti cestovat do zahraničí a spolupracovat se šikovnými lidmi po celém světě. Poslední 3 roky jsem pracoval na univerzitách v USA, Francii, Filipínách, a Japonsku a měl jsem příležitost objevovat i různá pěkná místa. Dále mě baví, že publikováním si buduju veřejné portfolio, které mi už nikdo nevezme. Všechny moje články jsou veřejně k dispozici, a to i kdybych odešel do jiné práce. Dělá mi radost, když se můžu ohlédnout za svými výsledky. A nakonec výuka a práce se studenty, které mě motivují a sám při nich objevím ještě něco navíc. Celkově se stále učím nové věci a rozvíjím své “hard skills” i “soft skills”.
Nebaví mě administrativa, ale naštěstí mi s ní na oddělení FI MU dost pomáhají, za což jim děkuji, protože momentálně nemám těchto povinností příliš. A potom taky, když do něčeho vložím hodně času, a nakonec z toho nic není. Např. nápad na výzkum, který se rozpracuje, ale potom se musí zahodit. Anebo investovaný čas na vedení práce studenta, který se nakonec rozhodne studium nedokončit. Občasné faily ale patří k tomuto typu práce a je třeba je akceptovat.

Jaké dovednosti v práci využíváš nejčastěji?
Co se týká technických “hard skills”, tak klasická sada pro datového analytika: programování v Pythonu, moduly pro statistiku a strojové učení, Git a AI asistenti. Jako další jsou komunikační schopnosti, obzvlášť v angličtině. Napsat článek anebo grant, abych to “předal” a přesvědčil oponenty, že mají vybrat právě mě. Odprezentovat výzkum takovým způsobem, aby to zaujalo a přilákalo nové spolupracovníky. Vysvětlit něco ve výuce tak dobře, aby to studenti pochopili a uměli použít. A určitě taky schopnost uchopit, strategicky zorganizovat, propojit a zpracovat velké množství informací a podnětů tak, aby z toho byl užitečný výsledek.

Co ti přijde na tvé práci nejnáročnější?
Nejtěžší mi přijde nejistota. Výzkumník nikdy neví, jestli mu vezmou grant nebo článek. I když se snaží nejlépe jak umí, často to prostě nevyjde, protože konkurence je velká – na globálních fórech se snaží publikovat lidé z celého světa. Často soutěžíte proti velkým týmům z velkých zemí typu USA, kde na projektu pracují desítky vědců a mají násobně vyšší rozpočet. Taky bývají těžké momenty, když věci dlouhodobě nevycházejí a nefungují. Člověk se občas cítí demotivovaný nebo zaseknutý na jednom místě.

Co bys vzkázal těm, kteří uvažují o roli odborného pracovníka ve výzkumu?
Po získaní titulu Mgr./Ing. jít na doktorát (Ph.D. studium) a tam v první řadě pracovat na výzkumu a publikovat odborné články. V průběhu doktorátu se člověk naučí potřebné znalosti prakticky, tedy tak, že na tom výzkumu reálně pracuje. Doktorát trvá 4 roky, je to trochu maraton a zároveň úplně jiný typ studia než Bc./Mgr./Ing. Typicky tam nejsou předměty, ale člověk pracuje na konkrétním výzkumu pod vedením školitele – takže “apprenticeship”, jako když se ve středověku učil učeň kovat meče od mistra (smích).