פרק השלישי בסדרה שלנו בנושא בנושא ה-R ב-R&D אחרי הפרק הקודם בנושא עם אימרי קיסוס. היום (4/11/15) מצטרף אלינו שלמה יונה, קודם כל מאזין ותיק של הפודקאסט, ועבדנו בעבר ביחד ב-Outbrain. מוביל את המחקר אלגוריתמי בחברת F5 Networks, שמתרכזת באיזון עומסים בתעבורת אינטרנט. בשנים האחרונות מציעה גם פתרונות אבטחת מידע. המטרה של המחקר האלגוריתמי היא לתת פתרונות יותר מתוחכמים מבוססי ביג דאטה, Machine Learning.
השבוע זוכה בפרס אלחנן שור והתרומה לדיון שלו על REST API ובסיסי נתונים. ספל יוקרתי בדרך אליך עם דואר ישראל הזריז. אתם מוזמנים להמשיך ולהשתתף בקבוצה, ולעקוב אחר הטוויטר שלנו, הבלוג או אפילו RSS.
ואנחנו מתחילים:
- יש סוגי חוקרים מגוונים. חוקרי אלגוריתמים או מדעני נתונים שציינתם בפרק הקודם. להם יש אלמנט סטטיסטי בעבודה. (5:40)
- חוקר אבטחת מידע, שלא חייב אורינטציה מתמטית ורוב עיסוקו איתור פגיעויות וניצול שלהן. (6:18)
- יש גם חוקרי טכנולוגיות, שהם גם ארכיטקטים, ובוחנים אלטרנטיבות בנושא פלטפורמות. (7:40)
- יש חוקרים במובן העסקי, שחופפים גם לסוגים האחרים. למשל חיפוש מתחרים, אבל זה לא מחייב עיסוק במתמטיקה. (10:36)
- כל חוקר צריך שיטתיות ומתודולוגיה. בין היתר למחקר אלגוריתמי צריך יסודות מתמטיים, ויכולת הבעה. (14:08)
- החוקר צריך לדלות מידע מאנשים שדוברים "שפה מעורפלת", שפת בני האדם שצריך לתרגם לאילוצים ודרישות. (17:52)
- רוב העבודה מתרכזת באיסוף מידע, ואיך לגשת למידע הזה. כאשר חלק גדול מהעיסוק הוא ניקוי וסידור של המידע. (27:05)
- חלק מהטייטלים השונים של התפקידים הם בהחלט תהליך של מיתוג. אבל עדיין כמובן שיש ניואנסים לתפקידים השונים בין מפתח, חוקר, או מהנדס. (29:33)
- התפקיד של מנהל מחקר אלגוריתמי הוא לקשר בין כל היחידות השונות בחברה. (32:00)