Absolvent FI optimalizuje sklady Amazonu přímo z Lucemburska

Autorka: Klára Petrovičová pro fi.muni.cz

Oliver Roch založil svůj první startup už na střední škole. Firma funguje sama až do dnes, ale Oliver jí poskytuje už jen konzultace na dálku z Lucemburska, kde pracuje jako datový vědec v Amazonu. Po studiu informatiky na FI změnil obor i stát a začal studovat business školu v Bocconi, během které měl možnost Erasmu na ETH v Curychu. O jeho cestě zpět k programování, o zajímavých stážích a studiích nám řekl víc v rozhovoru pro FI.

Jak si se dostal ke studiu informatiky a konkrétně na FI MU?

Programování mě bavilo už od konce základní, a už asi v 7. třídě jsem měl sen stát se hackerem. Tehdy jsem chtěl “hacknout” online hry, co jsem tehdy hrával a když jsem si googlil jak to udělat, tak jsem se dozvěděl, že je potřeba nejdřív umět programovat. To mě k programování namotivovalo ještě víc. Věděl jsem, že FI MU je jedna z nejlepších škol v Československu a že je na ní volnost výběru předmětů. Taky jsem už znal v Brně pár lidí a věděl, že Brno je fajn studentské město.

Jakým směrem si se na FI profiloval?

Ze začátku jsem se chtěl věnovat hlavně webovým technologiím, ale během studia mě začala víc bavit i matematika. Postupně jsem si dával předměty i o umělé inteligenci a tímto směrem jsem se profiloval až do konce svého studia. Nechtěl jsem jít úplně výzkumným směrem, ale spíš směřovat do praxe. Proto jsem se rozhodl jít na univerzitu Bocconi do Itálie, kde nabízeli obor Management a inovace technologií. Chtěl jsem se naučit i business stránku věcí, tedy jak převést tyto teoretické znalosti do praxe a vytvořit kolem toho fungující produkt. Také jsem měl možnost Erasmu na ETH v Curychu, kde měli magisterský program pro studenty s technickým bakalářem, kde nás učili základy businessu, a jak naše znalosti převést do praxe.

Jak bys srovnal FI MU a školu v Bocconi?

Obě vyžadovaly hodně teoretického studia. Bocconi měla s FI společné množství matematiky, na což si studenti hodně stěžují, ale já jsem za to vděčný, protože teď využívám metody, jako jsou lineární modely nebo kalkulus více proměnných. Co bych řekl, že bylo trochu jiné, je propojení univerzity s firmami. I když FI s firmami také hodně spolupracuje, tak v Bocconi a ETH firmy do určité míry řídily i kurikulum. Firmy vidí, jaké jsou důležité schopnosti do budoucnosti, a podle kterých z nich si vybírají kandidáty, takto pak škola nastavuje, co bude vyučovat. I na FI jsou akce s firmami, ale tam toho bylo o hodně víc a pravidelněji. Další rozdíl byly studentské asociace, kde se studenti mohli zapojit do různých klubů jako je Consulting, Data Science a podobně, a měli ještě bližší kontakty s firmami.

Poslední věc co bych řekl je, že na FI se hodně vyhazuje (smích). Na bakaláři to tak v zahraničí je občas taky, oproti tomu na magistra je těžší se dostat, ale když už tam člověk je, tak ví, že zkoušky nějak zvládne. Spíš se studenti snaží mít hodně dobré známky. Na FI se studenti snažili spíš projít (smích).

Školy bych řekl, že jsou obsahově stejné, ale v zahraničí je to víc „student-driven“ bych řekl. Ale ve finále mi obě daly hodně.

Nechybělo ti programování, když jsi byl na ekonomickém oboru na magistra?

Chybělo. Ale už během střední jsme se spolužákem založili firmu Progresio na vývoj webových aplikací. Tomu jsem se věnoval celou dobu i na FI, i když jsem byl pak v zahraničí. Programování jsem se věnoval vždy i ve volném čase. To, co využívám v každodenním pracovním životě, jsou hlavně znalosti z FI ať už programovací nebo matematické. Na business škole jsem se naučil spíš jak přenést produkt do praxe. Ale ve finále jsem se vrátil zase k IT.

Jaké bylo zakládat firmu na střední?

Nápad vznikl, když jsme se spolužákem v 3. třídě na gymplu psali SOČku. Tehdy jsme vytvořili online nástroj na dělání dotazníků. Dostali jsme se do slovenského národního finále a rozhodli se projekt posunout někam dál. Měli jsme navíc v okolí spoustu lidí, co měli zájem o tvorbu webových stránek, tak jsme se rozhodli založit firmu a dělat je na zakázku. To byla jedna z věcí, co mě vedla i k businessu. Když jsme se například bavili s klientem, nebo nabírali nové lidi do firmy, museli je zaškolovat a podobně. Zároveň na FI mě začala bavit Data Science a umělá inteligence a potřeboval jsem nějaké pojítko mezi těmito světy.

Funguje Progresio ještě?

Ano, funguje. Ale moje úloha je spíše jako poradce. Radím se směrováním firmy, nebo s většími rozhodnutími, ale neangažuji se v dennodenních projektech.

Než si nastoupil na plný úvazek do Amazonu, tak si tam byl i na stáži. O rok později si byl na stáži i v Microsoftu, jak by porovnal rozdíl mezi těmito zkušenostmi?

Obě stáže byly hodně jiné. Amazon byl spíš na stylu FI, protože byl čistě technický, zatímco Microsoft byl spíš orientovaný na business. Obě se však týkaly AI a Data science, ale z jiných směrů.

V Amazonu jsem byl přímo ve skladě, kde jsem měl vyvinout machine learningový model, který měl predikovat, jak efektivně sběrači sbírají zásilky a na základě toho navrhnout optimalizace. Byl jsem přímo tam a mohl fyzicky pozorovat zaměstnance a rozhodnout se na základě čeho je dobré data predikovat. Také jsem viděl vliv mé práce, a že to nejsou jen nějaká čísla v pozadí, ale že zacházím s fyzickými balíčky, které se posílají všude po světě. Na projekt jsem měl jen dva měsíce, takže jsem se musel naučit efektivně vyvíjet model, iterovat ho a měnit, zároveň si na začátku problém dobře rozložit na kroky aby se dal stihnout.

V Microsoftu šlo více o technicko-businessovou stáž, která nezahrnovala programování, ale měl jsem prozkoumat československý trh s potenciálem dat a AI produktů v Cloudu. Identifikoval jsem příležitosti, kde by se daly tyto technologie použít, především ve velkých firmách. Měl jsem za úkol najít hlavní problémy těchto firem, které by se daly vyřešit pomocí datové vědy a AI a poté se zkontaktovat s partnery Microsoftu, kteří vyvíjí na jejich Cloudu Azure, a radil jim jaké technologie by mohli použít. Takže šlo spíš o průzkum trhu.

Obě stáže mě nakonec naučily něco jiného. Co se týče první stáže, tak na FI jsme se vždy věnovali hlavně modelům a jejich architekturám. V Amazonu jsem zjistil, že samotný model je asi 10 % času a 90 % stráví člověk s daty, například při jejich získávání, čištění a podobně.

Nakonec sis pro svoji budoucí kariéru vybral Amazon, že?

Asi mi víc vyhovovala kultura Amazonu. Během stáže se mi líbilo, že firma se snaží všechno dělat na základě dat. Ve většině firem se udělá PowerPoint prezentace a na ní se prezentují výsledky, ale taková prezentace velmi závisí na tom jaký je člověk řečník a jak umí svou práci prodat. Zatímco v Amazonu se prezentují čistě data – píše se takzvaný „white paper“, který se musí vejít do 6 stran, lidé si ho potom během meetingu přečtou a ptají se na otázky. Pozornost jde tedy přímo k datům a primárnímm informacím. Také je velká volnost v projektech, kterých je tam spoustu a člověk se může rozhodnout na čem pracovat a jakým způsobem. Široké zázemí pro lidi, kteří začínají kariéru má i Microsoft, který například silně podporuje technické vzdělávání v cloudu.

Mně se ale ještě více líbila inovativita Amazonu a způsob jakým řeší problémy. Hlavně to, že všechna rozhodnutí se dělají na základě dat a člověk se nemusí bát selhání. Firma k tomu naopak motivuje, protože pak se člověk nebojí pouštět do nových inovativních věcí s nejistým výsledkem. Takže jsem si pro začátek svojí kariéry vybral Amazon.

Čemu se teď v Amazonu věnuješ?

Momentálně pracuji jako datový vědec pro Supply Chain Automation. Vyvíjíme optimalizační modely, které optimalizují to, v jakých skladech budeme mít kolik zboží a kolik pošleme věcí zákazníkům tak, aby to pro ně bylo co nejrychlejší a zároveň co nejlevnější z dlouhodobého hlediska. Je to pro sklady v celé Evropě.

Jak si se dostal přímo do Lucemburska?

Tady v Lucembursku je centrála Amazonu v Evropě. Když jsem byl v Praze v Amazonu, tak jsem dostal pozitivní feedback, ale bohužel moc dalších technických projektů tam pro mě nebylo. Dostal jsem tedy doporučení od českého generálního ředitele do Lucemburska, kde jsme našli pozici právě v Supply Chainu.

Dokážeš si představit, že by ses v budoucnu přesunul na manažerskou pozici?

Ano. Ještě bych rád nějaký čas získával zkušenosti v technických věcech a šel pořádně do hloubky. Ale časem bych se rád přesunul na pozici jako je Technical Product Manager nebo Data Science Manager, kde bych mohl díky předchozím business i technickým znalostem být někdo kdo dokáže říct jaký problém se vyplatí řešit a jaký model je k tomu ideální. Často je totiž potřeba počítat s tím kdo bude uživatel daného modelu, jestli ho bude používat business manager, který bude využívat jen výstupy, nebo jiný datový vědec, anebo to bude model, který automatizovaně přímo dělá konečná rozhodnutí, protože různé modely potřebují jiné zacházení a některé mají i nechtěné vedlejší efekty.

Je něco co by si ve své studijní a kariérní cestě udělal jinak?

Upřímně asi ne. Myslím, že jsem vždy směřoval přibližně tam, kde jsem chtěl být, i když přesný cíl se vždy trochu měnil. Na studiu na FI bych si asi dal víc matematických předmětů. Hodně předmětů nebylo povinných, a tak jsem si dával spíš aplikované předměty na strojové učení. Ale například statistiku jsem si musel dohánět sám, když jsem začínal v této oblasti pracovat. Zpětně bych se ještě radši víc zapojoval do studentských spolků na Bocconi. Tehdy jsem se hodně snažil o dobré známky, které mi pak už moc k ničemu nebyly (minimálně ne na magisterském studiu, protože na bakalářském jsem se také díky nim dostal na Bocconi a ETH). Na business univerzitě v Bocconi byly kontakty hodně důležité a to i pro budoucnost. Člověk pak ví komu se ozvat, a má spolužáky, kteří zakládají úspěšné startupy nebo pracují ve velkých technologických firmách.