AIとBIの交差点でのリーダーシップ
によって チャオ・ツァイ 、 アンドレア・フェルナンデス による投稿
Brickster Voicesは、私たちの仕事を可能にしている人々をスポットライトで照らすシリーズです。個々のキャリアジャーニー、影響力のあるプロジェクトの舞台裏、私たちがどのように協力して働くかについての垣間見ることにより、これらの話はDatabricksでの生活を覗き見る窓を提供します。新しい機会を探しているか、私たちのData + AIでの仕事に興味があるか、あるいは成長と協力の話に単純に触発されるかに関係なく、Brickster Voicesは私たちのミッションを前に進める個々人をより深く知るようにあなたを招待します。
Brickster Voicesシリーズの一部として、エンプロイヤーブランドプロジェクトマネージャーのアンドレア・フェルナンデスがチャオ・ツァイというシニアエンジニアリングディレクターと、イノベーション、リーダーシップ、AI/BIの未来について率直な対話を交わしました。チャオはAI/BI製品ラインのエンジニアリングをリードし、Genieのような革新的な自然言語BI体験の開発を監督しています。彼のキャリアはこの分野で革新的であり、また刺激的です。
A: あなたのキャリア経験や、エンジニアリングリーダーシップやAI/BI領域への道筋について少し話していただけますか？
Databricksに参加する前は、学校を卒業してすぐの仕事としてGoogleで15年間働いていました。私はマーケティング、広告、データの交差点で働いていました。もっとも多くの人々が知っているのは、Google Analyticsとしてのこの仕事フローであり、これは広告主やマーケッターがサイト、広告、デジタルプラットフォームのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。当然ながら、私のGoogleでのチームの焦点は、そのような問題を中心にしたものでした。その途中で、私はビジネスがデータを使ってより良い決定を下すことを助けることに情熱を感じるようになりました。その情熱が私に、この仕事をどのように広げて一般化するかを考えるきっかけを与えました。
これが数年前のDatabricksとの初期の会話につながりました。当時、Databricksは強力なソリューションを可能にするエンジンとバックエンドを持っていましたが、UI、顧客体験、製品の指向性はまだ十分でありませんでした。
A: あなたがこの分野で得た豊富な経験と洞察は素晴らしいものです！Databricksの人々と入社前に初期の会話をしていたとあなたは共有しました。あなたが最終的にBricksterになることを決めたのは何だったのですか？
当時の多くの製品はデータサイエンティストやデータエンジニア向けに主に開発されていましたが、SQLアナリストに対して着実に進歩を見せていました。しかし、金融やマーケティングのようなビジネスユーザー向けのビジネスインテリジェンスには明確なギャップが存在していました。BIソリューションを構築し、AIを応 用してビジネスインテリジェンスを変革できる可能性から、Databricksに引き寄せられました。
A: BI製品空間のギャップをキャリアだけでなく、ユーザーのための機会に変えてしまったのが素晴らしいです。Databricksでの仕事について最も興奮させてくれるものは何ですか？
最も単純な言葉で言うと、私たちの製品が本当に顧客にとって有用なものであることが私を最も興奮させます。
あらゆるビジネスにはデータが存在します――あるいは近い将来存在するでしょう。組織や個人はそのデータを理解し、より良い決定を下すために使用したいと思うでしょう。
私の目標は、彼らがデータを可能な限り効率的に使用できるようにすることで、ただ直観だけに頼るのではなく。
A: あなたのチームは、Gen AIとBIの交点で働いていますが、この瞬間が今の業界でこれほどユニークなものになっている理由は何ですか？
BIは過去数年間で大きな変革を遂げてきました。多くの興味深いアイデアが探求されましたが、GenAIが動き出したことで、伝統的な手法を超えて考え直し、革新する本当の機会が生まれました。
まだ始まったばかりですが、それがエキサイティングなんです。特にデータとビジネスチームをより緊密に連携させることで、より多くのビジネスのワークフローと意思決定を大幅に改善する実際のチャンスがあります。
A: Genieやダッシュボード、レポーティングツールなどの体験を構築する際、最もエキサイティングで解決が難しいテクニカルな課題は何ですか？
当然、たくさんの課題があります。私はそれらを大きく3つのバケツに分けて考える傾向があります：
A: 近い未来で、AIがBIとビジネスがどのように相互作用するかをどのように見ていますか？
私の希望は、AIがさらに多くの生産性を解き放つことを続けてくれることです。データチームにとっては、AIは多くのタスクを加速できます。手軽な自動補完から分析の初稿まで、すべてを自動化できれば、彼らは結果を手動で生成するのではなく、結果を検証するための時間を増やすことができます。
Genieのようなツールは、ビジネスチームに新たな道を開 くことができます。アナリストがチケットに対応するのを待つ代わりに、自分たちでデータに質問をし、即時に回答を得ることができます。
A: 先月、新たにDatabricks Vancouver R&D hubを開設するリーダーシップの役割を果たしました。この拡大がなぜ重要なのか、もっと詳しく説明していただけますか？
三年前、DatabricksはDatajoyという会社を買収しました。それは私がBIに関するロードマップを加速する努力の一環として初めて取り組んだ買収の一つでした。これはバンクーバーに強固な才能プールが存在し、特に高度な技術知識とBI領域の経験を持つ候補者がいることを示す、好意的な指標でした。その方向性を強化するためにバンクーバーにR＆Dハブを正式に開設し、候補者として興味がある方はここから私たちのキャリアサイトで空きポジションをご覧いただけます。
A: そこではどのような才能や文化を期待していますか、または構築したいと考えていますか？
すべての職位とスタックの全領域での才能を求めています。私たちは完成した製品を作るつもりなので、本物のスタック全体で作業を行う意欲のある人々を求めています。技術スキルだけでなく、私たちは顧客志向、真実追求、協力的な当社の文化指針を体現する候補者を探しています。
A: 先行きが楽しみで す！リーダーシップとチーム作りについて：イノベーションを育てつつ、スケールでの提供をどのようにバランスさせますか？
イノベーションを育てつつ、スケールで提供するということは、常に顧客を心に留めていることを含みます。課題は、私たちができる多くのことと、私たちがすべき機能、つまり最も有用で影響力のあるものに対する信念をバランスさせることです。
それは常に簡単な選択ではありませんが、顧客価値を基盤にした決定を行うことで、そのバランスを適切にとることが可能でした。
A: あなたのリーダーシップ哲学についてもう少し話してみましょう。高度に技術的なチームを指導しているときはどんな感じですか？
それは全て、あなたのチームに正しい背景を提供し、彼らが正しいことに集中するためのサポートを確保することについてです。次に、あなたは彼らが急速にビルドするためのスペースを与えて一歩引きます、これは彼らがより多くのヘルプとコンテキストを必要とするとあなたが見るまでです。
A: エンジニアをリードすることについて、キャリア初期に知っておきたかったと思う一つの教訓は何ですか？
とてもよく、製品の最初のバージョンを作るとき、今すぐスケールアップするものを作るべきかどうかではないのです。しかし、あなたがどのように何かを拡大して作るかを知っているかと、その後に意図的にコーナーを半分逆効果でカットすることができ、それが解決策として 適切かどうかを素早く検証することが重要です。
A: あなたはAI/BIスペースが今後数年間でどのように進化すると思いますか？
きっと、もし私たちがうまくやっていけば、もっと多くの顧客のニーズを満たし、それぞれの顧客内のほぼ全ての従業員を対象にしたいと思っています。
時間をかけて、私たちはどのように始めやすくするかを見つけるために努力し続けたいと思います。そうすれば、データの専門知識がそれほどないが、それを使用することに非常に熱心なより大きな小規模ビジネスのプールにも対応できるようになるでしょう。
A: この領域で影響力のある製品を作りたいエンジニアにどのようなアドバイスをしますか？
もしあなたがアイデアを持っているなら、それが便利なものであるかを検証するために安価なバージョンを試してみてください。それから、そこから進んでください！
A: 私たちの会話を終える前に、仕事以外であなたをインスパイアするものを共有していただけますか？
私が思うに、近年は、育児です！小さな子供が成長していく様子を見ることは、思った以上に様々な興味深いAIモデルを訓練することと多くの相似性があります。
私たちのチームに加わることに興味がある方は、こちらの キャリアサイト をご覧ください。
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