Der Beitritt zu Webex als Machine Learning Engineer Ein Interview mit Ritvik Shrivastava

Hier im MindMeld-Team, das dem Webex Intelligence-Team bei Cisco angehört, erschaffen wir Technologien zur Verbesserung der altbekannten Arbeitserfahrung im Büro in der Welt nach der Pandemie. Eine der obersten Prioritäten werden kontaktlose Schnittstellen sein, die wir mit dem Webex Assistant möglich machen können, demAlso Sprachassistenten für Unternehmen, den wir 2019 veröffentlicht haben. 

Webex Assistant ermöglicht es unseren Kunden, ihre Stimme zu nutzen, um Webex-Videokonferenzgeräte zu steuern, Meetings in einem Raum anzusetzen, Online-Meetings beizutreten, Personen im Unternehmensverzeichnis anzurufen und mehr. Außerdem bietet der Assistent während Meetings Unterstützung für Dinge wie das Erstellen von Aktionselementen, Notizen und die Planung von Folge-Meetings. 

Im Jahr 2019 haben wir die
MindMeld
Gesprächs-KI-Plattform,
auf der Webex Assistant basiert, als Open-Source-Projekt gestartet, damit jeder diese Art von Gesprächssystemen für andere Domänen erstellen kann. 

Hinter diesen Innovationen steht ein Engineering-Team, das kontinuierlich daran arbeitet, unsere KI-basierten Technologien und Produkte zu verbessern. Wir haben uns mit Ritvik Shrivastava unterhalten, der als Machine Learning Engineer kürzlich seinen ersten Jahrestag als Mitglied des MindMeld-Teams feierte. Ritvik wurde nach seinem Abschluss an der Columbia University und einem Praktikum bei uns im Sommer 2019 Teil des Teams. 

Hi! Würden Sie sich kurz vorstellen und uns erzählen, wie derzeit Ihr

Job

und Ihre Verantwortlichkeiten aussehen?

Mein Name ist Ritvik Shrivastava und ich arbeite als Machine Learning Engineer im MindMeld-Team in der Webex Intelligence-Group. Ich befasse mich mit dem Konzipieren, der Entwicklung und der Bereitstellung intelligenter Lösungen für die Open-Source-MindMeld-Gesprächs-KI-Plattform und die Webex Intelligence-Dienste im Allgemeinen, wie Webex Assistant. Unser Team konzentriert sich auf angewandtes Machine Learning und all seinen Modalitäten: visuell, gesprochen und textuell. Mein Fokus liegt in erster Linie auf textbasierten Systemen oder, allgemeiner ausgedrückt, natürlicher Sprachverarbeitung. 

Was inspiriert und motiviert Sie dazu, Produkte an der Schnittstelle zwischen Machine Learning und natürlicher Sprachverarbeitung zu entwickeln?

Im Bereich der KI begeistert mich die natürliche Sprachverarbeitung mit Text als zentralem Eingabetyp am meisten. Ich denke, die Tatsache, dass ich bereits in jungen Jahren viel gelesen und meine eigene Prosa und Poesie verfasst habe, der Hauptgrund dafür ist, dass der Übergang zur Linguistik und später zum Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung für mich ganz natürlich war, nachdem ich erste Ausflüge in das (aus Sicht eines Studenten im zweiten Jahr) unbekannte Terrain der KI unternommen hatte. 

In Bezug auf die Grundidee dieses Felds habe ich mich immer gefragt: Was wäre nötig, damit Maschinen beim Schreiben und Verständnis dieselbe Verständnisebene wie ein Mensch erreichen können? Mit den aktuellsten Entwicklungen in der natürlichen Sprachentwicklung glaube ich, dass wir dieser Realität immer näher kommen (aber noch sind wir nicht da)! Diese Lücke, die es noch zu überwinden gilt, ist einer meiner wichtigsten Motivationsfaktoren für die Arbeit an der Schnittstelle zwischen natürlicher Sprachverarbeitung und Machine Learning.   

Wie haben Sie von

MindMeld

erfahren, und was war zu Beginn Ihrer Arbeit hier Ihre Erwartungshaltung?

Konversationen sind für uns Menschen die zentrale Kommunikationsmethode. Unser eigenes Verständnis über Konversationen voranzutreiben und die Art und Weise zu verbessern, wie sie von Maschinen aufgefasst werden, ist ein wichtiges Forschungsziel in der Automatisierung der computergestützten Linguistik und dient dem Ziel, uns der erwarteten Vorstellung von KI näherzubringen. Während des Aufbaustudiums konzentrierte sich meine Forschung auf das Verständnis des Diskurses, der Argumentation und der Sprachverarbeitung – alles Bestandteile von Konversationen.

Zu dieser Zeit suchte ich auch nach Möglichkeiten, in der Branche an Anwendungen für die reale Welt und skalierbaren Wegen zu arbeiten, um ähnliche Forschungsideen umzusetzen. Von MindMeld habe ich von einem Freund erfahren, der in der Vergangenheit mit dem Team zu tun hatte. Nachdem ich mich beworben und mit einigen Teammitgliedern gesprochen hatte, war ich von der Idee begeistert, Teil des Teams zu werden. Besonders aufregend war für mich Open-Source-Projekt von MindMeld für das Erstellen einer NLP-Architektur aus einer Hand, mit der jeder seine eigenen intelligenten Konversationsanwendungen erstellen kann. Das Team war auch mit der Entwicklung von Webex Assistant befasst, einem der ersten intelligenten Assistenten für den gewerblichen Einsatz, und die Arbeit an diesem Produkt war sehr bereichernd. Als ich das Angebot bekam, musste ich also nicht lange überlegen! 

Welchen Herausforderungen sahen Sie sich gegenüber, als Sie erstmals an der Entwicklung der

MindMeld

-Plattform gearbeitet haben?

Ich war zwar als Student für eine Weile mit der Forschung befasst, aber meine Arbeit an der MindMeld-Plattform war mein erster Ausflug in die Entwicklung und Bereitstellung gewerblich genutzter Lösungen auf KI-Basis. Diese Erfahrung brachte anfangs ihre ganz eigenen Herausforderungen mit sich. Der Fokus liegt nicht nur auf Neuheit, sondern auch auf Skalierbarkeit, Latenz und Leistung der bereitgestellten ML-Modelle. Im Laufe meiner ersten Wochen lernte ich, wie wichtig diese Faktoren sind, um Endbenutzern die Fähigkeit zu bieten, modernste KI-Technologie zu verwenden, die sie kein Vermögen kostet. Das war für mich definitiv die steilste Lernkurve, und es ist eine Fertigkeit, an der ich nach wie vor arbeite.  

Gab es interessante, unerwartete Herausforderungen?

Eine Herausforderung, die zwar nicht unerwartet, aber extrem interessant ist, besteht in der Arbeit an der Internationalisierung oder dem Support für verschiedene Sprachen durch die MindMeld- und Webex-Plattformen. Obwohl riesige Mengen an Forschung in NLP-Konferenzen zu Daten in englischer Sprache erfolgt, zeichnet sich ein zunehmendes Bewusstsein über Entwicklungstools und Methoden ab, die in verschiedene Sprachen erweitert werden können. Das ist extrem wichtig, um fortschrittliche Softwaresysteme für Menschen aus aller Welt zugänglich zu machen. Ich habe es wirklich genossen, zu sehen, wie sich der Fokus unseres Teams in diese Richtung verschoben hat. Inklusion in Bezug auf Sprachen war im vergangenen Jahr eines unserer Hauptziele und ist ein Faktor in jeder neuen Funktion, die wir für die MindMeld-Plattform entwickeln möchten, beispielsweise die Datenaugmentation und Kommentar-Tools. Diese Unterstützung für mehrere Sprachen wurde auch für Webex Assistant übernommen. Mein Interesse daran, mit dem mehrsprachigen Assistenten zu sprechen, führte auch zu einer weiteren großen Entwicklung für mich persönlich: Ich lerne Spanisch, oder ich habe zumindest damit angefangen.  

Wie sieht eine typische Arbeitswoche für Sie aus?

Unsere Arbeitswochen in unserem Team sind ziemlich ausgewogen. Da nur die unbedingt erforderlichen Meetings angesetzt werden, hat jeder ausreichend Zeit, um an dein eigenen wöchentlichen Zielen zu arbeiten, ohne zusätzliche Zeit außerhalb der normalen Arbeitszeit dafür aufzuwenden. Dadurch haben wir eine großartige Work-Life-Balance, und ich kann all meinen anderen Aktivitäten ohne durch die Arbeit bedingte Stressgefühle nachgehen.  

Auf welche Probleme und deren Lösung haben Sie sich in letzter Zeit bei

MindMeld

konzentriert?

In letzter Zeit war ich darauf konzentriert, MindMeld automatisierte Datenaugmentationsfähigkeiten hinzuzufügen, die Entwicklern die Möglichkeit bieten wird, ihre Trainingsdaten um ein Vielfaches zu augmentieren und ihre Konversationsanwendungen wesentlich robuster zu machen. Gemeinsam mit meinen Kollegen habe ich daran gearbeitet, der MindMeld-Plattform mithilfe moderner Systeme mehrsprachige Paraphrasierungsfähigkeiten hinzuzufügen. 

Außerdem arbeite ich an auf aktivem Lernen basierter Abfrageauswahl und automatischer Beschriftung bei geringer Überwachung, wodurch Entwickler Abfragen automatisch nach ihren jeweiligen Domänen/Absichten beschriften und diejenigen auswählen können, die die beste Leistung erbringen. Dies wird dabei helfen, dass die Anwendungen nicht größer als geplant werden und dabei trotzdem effizient funktionieren.  

Welche Teile Ihres Arbeitslebens bei

MindMeld

genießen Sie abgesehen von der eigentlichen Arbeit am meisten?

Während meines gesamten Praktikums und auch seitdem ich als Vollzeitmitarbeiter angefangen habe, gefällt mir besonders, wie umgänglich das Team ist!

Als wir vor der Pandemie noch zusammen im Büro waren, empfand ich die Happy Hours, Filmabende, kurze Pausen für Spiele und das tägliche Mittagessen unter der hellen Sonne San Franciscos als angenehme Unterbrechungen der Arbeit, die uns geholfen haben, einander noch ein bisschen besser kennenzulernen. 

In unseren Homeoffice-Umgebungen planen wir manchmal virtuelle Spielstunden, mit denen die Wochen auf lustige Weise enden! Wir hatten im vergangenen Jahr wirklich interessante Diskussionsforen über unsere Erfahrungen beim Kochen, Do-It-Yourself-Schöpfungen und, mein persönlicher Liebling, den Push-up-Club! Ja, wir haben als Gruppe mitten am Arbeitstag während eines Videoanrufs zusammen Push-ups gemacht, und das war großartig.  

Die Arbeit von zu Hause aus stellt häufig eine Herausforderung dar. Wie waren Ihre Erfahrungen mit der Heimarbeit, und wie erging es Ihnen beim Übergang von einem physischen Büro in das Homeoffice?

Einige Teammitglieder haben bereits vor dem durch die Pandemie bedingten Übergang in das Homeoffice von zu Hause aus gearbeitet. Dadurch hatten wir einerseits bereits eine solide Grunderfahrung mit dem Abhalten regelmäßiger virtueller Meetings, und andererseits war es hilfreich, dass diese Teammitglieder uns großartige Einblicke geben konnten, wie sich die Arbeit im Homeoffice produktiv gestalten lässt. Dadurch fiel mir der Übergang ins Homeoffice schon nach wenigen Wochen relativ leicht. 

Unser Video ist bei den meisten Meetings eingeschaltet. Dadurch fühlen sie sich interaktiver an und arbeiten dem Gefühl entgegen, hinter dem eigenen Bildschirm isoliert zu sein. Durch die Arbeit mit Webex und anderen Tools für die Zusammenarbeit war es leicht, sich jederzeit an jedes beliebige Teammitglied zu wenden. Dadurch blieb die persönliche Verbindung erhalten. 

Was Herausforderungen in Bezug auf die Monotonie betrifft, bietet die Homeoffice-Kultur unseres Teams ausreichend Flexibilität, damit ich mir meine Arbeit über den Tag und die Woche selbst einteilen und so produktiv wie möglich arbeiten kann. So kann ich mich um dringende oder persönliche Aufgaben kümmern, wenn es erforderlich ist.  

Gibt es interessante arbeitsbezogene Traditionen bei

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Sogar einige! Auf unsere wöchentlichen Stand-ups an Montagen folgen optionale Updates am Wochenende. Das ist ein großartiges Medium, um mehr über die Interessen und das Leben der Kollegen außerhalb der Arbeit zu erfahren. Im Rahmen solcher spaßiger Updates am Wochenende hatte ich bereits einige wunderbare Unterhaltungen und habe von vielen neuen, sehenswerten Filmen, schönen Ausflugszielen, guten Restaurants und vielem mehr erfahren.

Außerdem haben wir eine lustige zweiwöchentliche Tradition, den Big Hero-Award. Dieser Preis ist vom Film Baymax (Originaltitel: Big Hero 6) inspiriert und wird dem Teammitglied verliehen, das in den letzten Wochen die besten Leistungen erbracht hat. Die Entscheidung trifft der jeweilige vorherige Preisträger. Es ist schön, zu sehen, dass alle die Anerkennung der Kollegen erhalten, und wie unterstützend unser gesamtes Umfeld ist. Momentan ist es zwar nur ein verbal verliehener Preis, aber in Zeiten vor dem Homeoffice war der Preis ein niedliches Baymax-Stofftier. Dafür lohnt sich die harte Arbeit absolut.

Die Domäne der natürlichen Sprachverarbeitung unterliegt rasanten Veränderungen, und in den vergangenen Jahren wurde jedes Quartal eine Menge akademischer Arbeit in diesem Bereich geleistet. Wie schaffen Sie es, den Überblick über die neuesten Entwicklungen zu behalten?

Wir haben zwei Lesegruppen in unseren Teams: Eine für Veröffentlichungen mit Fokus auf Machine Learning, die andere für Benutzererfahrung und Kennzahlen. Das sind großartige Wege, um über die aktuelle Forschung in den Domänen unseres Teams und sogar darüber hinaus auf dem neuesten Stand zu bleiben. In diesen Sitzungen kontinuierlich mehr über neue Ideen und Diskussionen zu erfahren, bietet wesentliche Einblicke, wie wir die Ideen in greifbare gewerbliche Lösungen umsetzen können, und hält uns über relevante Ereignisse auf dem Laufenden. 

Welche interessanten Forschungsentwicklungen und gewerblichen Anwendungsfälle werden Sie und das MindMeld-Team im nächsten Jahr im Blick behalten?
 

Bei der natürlichen Sprachverarbeitung wird unser Fokus auf den neuesten Entwicklungen im Bereich der Transformer-Modelle als moderne Klassifizierungssysteme, Datenaugmentationstechniken für Konversationsdomänendaten, Systemen zur natürlichen Sprachgenerierung für die künstliche Erzeugung von Dialogen und Systemen liegen, die uns die bessere Erweiterung in eine mehrsprachigen Einrichtung erlauben werden. Bei Cisco ist es uns wichtig, unsere Produkte für alle verfügbar zu machen, und vor diesem Hintergrund möchten wir die Unterstützung von Webex Assistant auf mehrere Sprachen weltweit erweitern.  

Wir möchten es unseren Benutzern außerdem einfacher machen, Aktionselemente, Erinnerungen und wichtige Kernpunkte schnell und automatisch über sämtliche Kommunikationskanäle zu identifizieren, die sie tagtäglich verwenden (Messaging-Räume, E-Mails, Meetings etc.). In diesem Sinne suchen wir nach Möglichkeiten, natürliche Sprachverarbeitung anzuwenden, um unseren Benutzern zu helfen, diese wesentlichen Highlights zu erfassen. 

Abgesehen von der natürlichen Sprachverarbeitung arbeitet unser erweitertes Team auch an Sprachverarbeitung und visueller Verarbeitung. Wir arbeiten kontinuierlich daran, das Benutzererlebnis mit Funktionen wie Meeting-Transkripten, Gestenerkennung und virtuellen Hintergründen zu verbessern. Außerdem sucht das ganze Team nach Möglichkeiten, Lösungen für die Modell- und Pipeline-Sicherheit mit Differential Privacy und anderen Techniken zur Durchsetzung des Datenschutzes umzusetzen.  

Möchten Sie Teil des MindMeld-Teams werden? Senden Sie uns eine E-Mail an mindmeld-jobs@cisco.com!

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