פודקאסט רברס עם פלטפורמה

מדע וטכנולוגיה | רן תבורי ואורי להב | 202 פרקים
רברס עם פלטפורמה

רברס עם פלטפורמה הוא הפודקאסט הגדול והותיק ביותר למפתחי תכנה בעברית

פרסומת
[קישור לקובץ mp3]פרק מספר 451 של רברס עם פלטפורמה - אורי ורן מארחים בתאריך הפלינדרומי 22/11/22 את דניאל מחברת Island, לשיחה על איך בונים ארגוני פיתוח.[01:07](רן) ולפני כן - דניאל, כמה מילים עליך ועל החברה?(דניאל) אז אני דניאל קנדל - בן 45, נשוי + 2 ילדים , גר בתל אביב.בשנתיים האחרונות אני VP R&D של Island - נדבר תיכף אולי קצת על מה שאנחנו עושים.התחלתי - במקור-במקור, לפני 20 שנה - כמפתח Backendהתחנות המרכזיות שלי היו ב-Imperva - חברה גדולה היום . . . הייתי מפתח, העובד השלושים-ומשהו בארץ, לדעתי.הייתי שם יותר משמונה שנים - ראיתי אותה גדלה לחברה ענקית, עושה IPO והכלבסוף ניהלתי את אחת הקבוצות.אחר כך הייתי VP R&D של Skycure פיתחנו מוצר שמגן על Mobile מפני התקפות מסוגים שונים, לארגוניםהצליח יפה, נמכרנו ל-Symantecאחר כך VP R&D של Explorium, שמפתחים פלטרפורמה ל-Data Science.ובשנתיים האחרונות ב-Island - מפתחים Enterprise Browser.אז הבנתי שאני אוהב להיות VP R&D של חברות מתחילות - זה מה שאני עושה בשלושת התפקידים האחרונים.זהו, אז ב-Island זה Enterprise Browser . . . (רן) מדוע העולם צריך Browser נוסף? . . . .(דניאל) כן ... זו תמיד השאלה - “מה רע ב-Chrome?!” . . . .אז שום דבר לא רע ב-Chrome . . . . זה אפילו דפדפן טובואפילו  בטוח - אנחנו לא מוכרים לאף אחד ש-Chrome אינו דפדפן בטוח.אבל פשוט אם תסתכל על כל האפליקציות שאתה עובד איתן ביומיום בארגון - ולמען האמת, אין הרבה כאלה חוץ מהדפדפן . . . אנחנו - המפתחים - עובדים עם IDE, עובדים עם Slack . . . . ועל כל האפליקציות האלה השקיעו . . . הושקע בהן הרבה זמן כדי שהן יתאימו לאנשים בארגון.ועל ה-Browser  -האפליקציה שאנחנו עובדים איתה, שהרבה אנשים עובדים איתה במשך רוב היום שלהם - היא אפליקציה ל-Consumers . . . ואני - הצרכים שלי שונים מאלו של הילדים שלי, שמשתמשים ב-Browserבוא נגיד שכדאי לראות YouTube, אבל בשאיפה גם דברים אחרים.והם צרכים יותר מתקדמים.והצרכים של הארגון הם יותר מזה - הם גם כן צרכים משמעותיים אחריםאם זה בעולמות של Security, של Control . . . דברים כאלה.(אורי) ובמקביל - ה-Browser היום הוא סביבת העבודה: המון מהשירותים שאנחנו משתמשים בהם עברו ל-SaaS . . . .(דניאל) . . .  בדיוק . . . (אורי) . . . אז עובדים בהם מעל Browser?(דניאל) בדיוקאם כשאני התחלתי את החיים המקצועיים שלי, אז באת והתקנת על המחשב הרבה כאלה “Thick Client Apps” - אז היום זה לא קייםכל דבר שאנחנו עושים הם דרך ה-Browser.[03:58](אורי) אני חושב שאנחנו גם רגילים להסתכל על סביבת העבודה שלנו, כמפתחים. אבל ארגוני פיתוח - ותיכף נדבר על ארגוני פיתוח וכו’ - ארגון פיתוח הוא יחסית “נשלט” בצורת העבודה שלו, בעבודה בצוותים . . . . הרבה מאוד מהארגונים, וארגונים גדולים - מקומות של Support ו-Customer Success ואנשי מכירות - מסתובבים בעולם לפעמים עם המחשב שלהם, ויש לך מעט מאוד שליטה על מה שהם עושים עם המחשב שלהם.(דניאל) נכון מאוד . . . . Contructor-ים, עובדים בארגון עם המחשבים הפרטיים שלהם . . . .וכולם משתמשים בעיקר ב-Browser, תמיד ככהעכשיו, היום, אם אתה רוצה מחשב שיש בו רק Browser או מחשב שיש בו את הכל חוץ מ-Browser? - רוב האנשים שתשאל אותם את השאלה הזו יעדיפו שיהיה להם רק Browser . . . .(רן) . . . יקחו Chromebook, כן . . . (אורי) . . . “חיים ב-Browser” . . . .(רן) . . . במקום לבנות מערכת הפעלה שיותר מותאמת לארגון, בואו נבנה Browser שיותר מותאם לארגון - זה יותר קל, ולשם נכניס את ה-Controls  . . . (אורי) . . . בינינו - זה באמת ככה - Browser היום הוא באמת מערכת הפעלה.(רן) בסדר - אז זה מה שעושים ב-Island . . . עכשיו הבנתי למה צריך  . . .[05:24](רן) אז איך בונים ארגון פיתוח? אולי נתחיל מההתחלה - אמרת שאתה אוהב להיות מנהל של ארגונים שקמים, אז איך בוחרים את האנשים הראשונים? אתה בוחר את המפתחים הכי טובים? את המנהלים הכי טובים?לא זה ולא זה? מהי האסטרטגיה שלך?(דניאל) אז זה מצחיק, כי באמת אחרי כמה פעמים לפעמים אנשים שואלים אותי “בטח יש איזושהי נוסחא!” . . . “אתה בא ועושה 1-2-3 - והנה, יש לך ארגון פיתוח שעובד כמו שצריך ועובד טוב” . . . .אני פחות מאמין בנוסחאות ואני חושב שכל אחת מהחברות שהייתי בהן בסוף הוקמה בצורה שונה והתנהלה בצורה קצת שונה.וכדי להקים את הארגון אתה צריך לדעת לאן אתה מכוון.ו-Island אולי דווקא הייתה יוצאת-דופן בתוך הדבר הזה, כי בדרך כלל כשאתה מתחיל ארגון…
[קישור לקובץ mp3]פרק מספר 450 של רברס עם פלטפורמה - אורי ורן מארחים מהצד השני של כנס העשור (יש תמונות, בקרוב ההקלטות!) את אור מחברת Superwise.[01:29](רן) אז אור -שתי מילים עליך?(אור) אז אני אור, CTO בחברת Superwise - סטארטאפ שקיים סדר גודל של שלוש שניםאני העובד הראשון שם - בניתי את ה-MVP של המוצרהיום אנחנו כבר יותר בוגרים ובשלים - מתעסקים ב-Monitoring של מערכות Machine Learning ב-Production, במשפט אחד . . . (אורי) כ-CTO ל-CTO: יש את השלב שבו הקוד שלך - אתה כבר מאוד רוצה שהוא לא יהיה במוצר . . . . הוא עוד שם? או ש . . . .(אור) שרידים אחרונים . . . .בהתחלה זה היה קצת קשה לשחרר את הקוד שלי, הייתי מאוד חרד לקוד שנכנסאבל היום, אני חושב שכבר 90% ממנו לא שם.(אורי) אני חושב שכבר 10 שנים אני מנסה שהקוד שלי ימחק - וזה לא קורה . . . נשאר השם של ה-Class.(רן) תקים מצבה סביבו . . . .(רן) כמה מפתחים אתם, ב-Superwise?(אור) אנחנו 20 איש, כרגע מרביתם ב-R&Dממש בימים אלה אנחנו בונים את ה-Core Capability של Superwise, של המוצרעם Design Partners טובים, לקוחות טובים, משלמים, שאיתנו מתחילת הדרך.בינתיים, טפו-טפו-טפו, הולך טוב.(רן) אז מערכת Monitoring ל-Machine Learning, בגדול - אוקיי. . . . גם אני בתחום, אז אולי יצא לנו לדבר קצת . . .[03:06](רן) בעצם, מה שאנחנו רוצים לדבר עליו היום זה על מה המשמעות של Machine Learning Engineering - MLE.אני זוכר את היום שבו בכח-אדם שאלו אותי “מה זה התפקיד החדש הזה שהמצאת פה לאנשים שלך? . . . . “MLE” - מה זה אומר?”אז מה זה MLE? מה זה Machine Learning Engineer, בעולם של היום?(אור) אז זו שאלה טובה - ובאמת הדגש זה על הנקודה של “היום”, מה המשמעות היום.אני אלך טיפה אחורה בהיסטוריה - לא המאוד רחוקה, שנתיים-שלוש אחורה - בעצם איך היה נראה תהליך פיתוח מודל של Machine Learning ולקיחה שלו ל-Production?היה יושב Data Scientist עם ה-Jupyter Notebook שלו, במקרה הטובבמקרה הפחות-טוב - עם ה-RStudio שלו . . . פותח את המודל ובאיזשהו שלב מחליטים ש . . . “ראה כי טוב” והמודל צריך להגיע ל-Productionאז באותו שלב, היו בעצם מדברים על זה עם איזשהו Software Engineer, שיקח את הקוד ויהפוך אותו להרבה יותר רובסטי ו . . . .(רן)  . . . “שיעשה ממנו בנאדם” . . . .(אור) ” . . . . שיעשה ממנו בנאדם” . . . . לגמרי - שיעטוף אותו בטסטים, יכניס כל מיני מושגים של Scalable-יות ו-Reproducible-יות וכו’.וזה, בעצם, ה-Machine Learning Engineer הקלאסי - הבנאדם שהיה לוקח את המודל והופך אותו ל”מתאים ל-Production”.עכשיו, כמו בכל תהליך ידני - התהליך הזה הוא ידני, הוא לא Scalable-יהוא מועד לטעויות, לבאגים . . . .מה שה-Data Scientist התכוון זה לא מה שה-Data Engineer התכוון . . . .(אורי) . . . . ובטח לא מה שהלקוח התכוון . . . .(אור) . . . בטוח לא מה שהלקוח התכוון . . . . זה Given  . . . (רן)  . . . זה כבר לא מנסים - ויתרנו על זה מזמן . . . .(אור) . . . . והתוצאה הישירה של זה הייתה שהמון המון מודלים לא מצאו את דרכם ל-Production.ואז, בעצם, ML Engineer עבר איזושהו סוג של אבולוציה - לתצורה שאנחנו יותר מכירים היוםשבעצם זה יותר מהבנאדם שלוקח את המודלים ומתרגם אותם - לבנאדם שבונה את התשתיתנותן את ה-Infra, את הכלים ל-Data Scientist-ים - לבנות עליהם את המודלים.(רן) אוקיי, אז נשאלת השאלה האם לא כל Data Scientist הוא “בחציו” ML Engineer וחציו מדען . . . .זאת אומרת - איך נראה, לטעמך, איך צריך להראות היום-יום של Data Scientist ובמה הוא שונה מהיום-יום של MLE?(אור) אז זה מאוד מגוון . . . יש כל מיני “Flavor-ים”, לדעתי, של ה-Data Scientist-יםאני במקור גם התחלתי עם רקע של Data Scientist - והפן שאצלי בא יותר לידי ביטוי היה הפן ה-Engineer-י.יש Data Scientist-ים שהם, באופי שלהם, הרבה יותר חוקרים, Researcher-ים, שפחות מדבר אליהם האתגר ה-Engineer-י, ה-Software “המסורתי”יותר “לפתור בעיות קשות”.אז בעצם, מה שמגדיר ML Engineer טוב - צריך שיהיה לו מגוון, Skill Set מסויימים - הוא צריך להיות מאוד Data Engineer באופי שלו - להבין מה זה Data, איך Data מתנהג, בעיות שרלוונטיות לעולם של Data, “להזיז כמה שפחות” וכאלה . . . .והוא צריך להבין את העולם של Machine Learning - איך נראה תהליך פיתוח של מודל, איך מתנהל מודל ב-Production, מה המשמעות  . . . . אפילו איך מפתחים מודל, ברמה מסויימת.הוא צריך להבין תהליכי פיתוח של מוד…
449 Bumpers 8011/10/2022 |
[קישור לקובץ mp3]פודקאסט מספר 449 של רברס עם פלטפורמה - באמפרס מספר 80(!) של ספטמבר 2022רן, אלון ודותן עם אוסף של קצרצרים על חדשות טכנולוגיות מעולם פיתוח התוכנה ומה שמסביב מהזמן האחרון - משתדלים להקליט כל חודש אבל הפעם יצא קצת יותר (רבעוני . . . .440 Bumpers 79].-רן - (רן) אני אתחיל בסדרה של אייטמים בנושא של Code Helpers - אז Code Helpers התחיל כאיזושהי נישה של כלים שעוזרים למפתחים לכתוב את הקוד “בצורה אוטומטית”, או “חצי-אוטומטית” - וזה נמצא כבר כמה שנים המפורסמים שבהם זה אולי GitHub של Copilot - שעכשיו נמצא ב-General Availability ואפילו בתשלום.ונזכיר שכבר שנים רבות קיימת חברה ישראלית שנקראית Tabnine שנמצאת בתחום הזה.ולאחרונה השוק הזה די התלהט  . . . אז (1) - כמו שאמרנו, זה ש-GitHub Copilot הגיע ל-General Availability ועכשיו הוא למעשה כבר בתשלוםאחרי משהו כמו שלושה חודשי ניסיון, אתם תדרשו לשלם עליו.ומולם קיים Offering בהחלט לא רע גם של החברה הישראלית Tabnineלמעשה, אני מקשר פה לאיזשהו Thread בתוך Twitter של המנכ”ל, דרור, המנכ”ל של Tabnine - שבא ועושה איזושהי סקירה מקיפה של יתרונות וחסרונות של Tabnine לעומת GitHub, כמובן שמנקודת המבט שלהם.אבל השוק הזה לא נעצר שם - זה לא רק GitHub מול Tabnine:יש גם ל-AWS איזשהו Offering [בשם CodeWhisperer]ואפילו Google פרסמו איזשהו מחקר פנימי, על ניסוי שהם עשו בתוך החברהומה שבגדול הם אומרים זה שמה שנחשב עד לפני זמן-לא-קצר כמדע בדיוני - עכשיו מתחיל להיכנס ברצינות לעולם פיתוח התוכנהו-Google, במחקר פנימי על 10,000 מפתחים, מצאו שהמשלים האוטומטי שלהם - זאת אומרת מודל שפה בשילוב מנוע-סמנטי - משפר את יעילות המפתחים ב-6 עד 7 אחוזים.והאמת היא שאני ציפיתי לאחוזים יותר גבוהים . . . . אני יכול להגיד שמהנסיון האישי שלי, זה קצת יותר משמעותי.אמנם לא מדדתי, אבל בכל אופן זה מה שהם מדווחים - 6-7% . . . (דותן) 7% זה בעצם “האם המפתחים אכלו חומוס בצהריים או לא?” . . . .(רן) כן . . . . אז בוא נגיד - עצם זה שעושים מחקר רציני בתחום - זה נראה לי נחמד מאודאני ציפיתי למספרים קצת יותר גבוהים - לדעתי המספרים הם יותר מזה, אני חושב שמה שפרסמו פה אלו מספרים מאוד קונסרבטיבייםאבל איך שלא יהיה - זה כן מראה שזה נכנס ל-Mainstream.(אלון) אני חושב ש-Google פשוט לא עובדים עם Copilot - אז הפנימי-שלהם זה 6-7% . . . . ב-Copilot זה 50%.(רן) יכול מאוד להיות . . .  מה שכן, יש סוגיות משפטיות עם Copilot, בנושא של (1) על סמך איזה Code-base הוא מתאמן ו-(2) מה הוא עושה אצלכם, בתוך ה-IDEזאת אומרת - איזה code או אילו Usage Patterns הוא אוסף או לא אוסף . . . .אז צריך לשים לב טוב - גם מבחינה משפטית וגם מבחינת Analytics שהוא אוסף.אני חושב שאין שום בעיה לקנפג (Configure) אותו ככה שהוא יתנהג כמו שאתם רוצים - רק צריך לשים לב לדברים האלה.(אלון) למי שממש רגיש, אז זה כביכול גם היתרון של Tabnine - שאתה יכול לשים אותו רק על ה-Code base של החברה, בניגוד ל-Code base הכללי של Copilotאבל לי זה ממש נוח ב-Copilot, כי אתה בא ונגיד רוצה לחפש איזשהו API - והוא משלים לך את זה ישר עם ה-API-key של מישהוואתה ישר יכול להתחיל לעבוד ולבדוק דברים - לא צריך אפילו ליצור API Key לפעמים, מה שמאוד שימושי.(רן) אין ספק - אחד היתרונות הכי משמעותיים של Tabnine לעומת Copilot זה שניתן להתקין אותו אך ורק מקומית ושירוץ רק על ה-Code base של החברה, אז אם זו חברה גדולה אז יש בזה טעם.וכמובן יש עניין של Security, שהוא קצת יותר - אמור לפחות להיות - יותר חזק.אבל כן, כמו שאלון ציין בפנינו - אם חסר לכם מפתח (Key) ל-AWS, תמיד אפשר להשתמש ב-GitHub שישלים אותו אוטומטית . . . אל תעשו את זה בבית.(אלון) כן . . . .אגב, יש גם את ה-IDE Replit, שמיועד ל-Collaboration בעיקר.זה, בעיקרון, IDE - וגם הם הוציאו משהו חמוד, כמו Copilotהוא קצת יותר מתוחכם, בקטע שאתה גם יכול להגיד לו פקודות כמו “Refactor . . . “ או “Create interface from this function”, ממש עושה Type - ואז הוא יוצר . . . או Create . . . יצרו שם גם הבנת שפה, ואז אתה נותן לו הוראות - והוא גם עושה אותן.חוץ מלהשלים לך לבד - אתה יכול גם לתת לו פקודות . . .ה-Demo-אים שלהם נראים ממש מגניבים - אבל לא שיחקתי עם זה.(רן) כן, אנחנו עוד נגיע למודלי-שפה וומה אפשר לעולל להם - בהמשך . . . .אבל בכל אופן - ללא ספק, אני חושב שאם פעם העניין הזה היה נישתי - לדעתי, עד משהו כמ…
[קישור לקובץ mp3]פודקאסט מספר 448 של רברס עם פלטפורמה - רן מארח (וירטואלית) את אורלי מחברת Datagen לשיחה על איך ולמה מייצרים דאטה סינטטי למודלים של Computer Vision, כדי שבסוף השיחה כולם ילכו לג’נרט דאטה סיננטי ויבינו עד כמה זה חשוב.(רן) אבל לפני שנצלול פנימה - כמה מילים עליך, אורלי?(אורלי) אז אי-שם בתחילת שנות האלפיים סיימתי צבא - והלכתי ללמוד הנדסה ביו-רפואית . . . .בשנה השלישית של התואר הראשון עשינו קורס של עיבוד תמונה - ומאוד התלהבתי מהתחום הזה.התמחיתי בעיבוד אותות ותמונות והמשכתי לתואר שניבתואר השני נחשפתי לתחום של Machine Learning - וממש נדלקתי על הדבר הזה, בזה התמחיתי.ומאז ועד היום אני מתעסקת ב-Computer Vision ו-Machine Learning בתעשייה.עבדתי גם בחברות מאוד קטנות וגם בסטארטאפים וב-Corporates גדוליםהרבה שנים בניהול של קבוצות אלגוריתמיקהאני חייבת לציין שכשאני למדתי Machine Learning באוניברסיטה, עוד לא היה Deep Learningויצא לי לצפות בכל התהליך המהפכני הזה שקרה, ממש מתוך התעשייה - וזה היה מדהים לראות.(רן) היית עדה למהפכה . . . . אני מנסה לדמיין את עצמי כאזרח צרפתי במהפכה הצרפתית, צופה בדברים האלה . . . (אורלי) אני יכולה לתאר איך זה היה . . . . היינו עושים Hand-crafted features, היינו עובדים עם מודלים של SVM ו-Random Forest ו-K-Means  . . . ואז, כבר כשהייתי בתעשייה, יצא AlexNet - והוא ממש עבר את ה-State of the Art שהיה אז באחוזים ניכרים, אני לא זוכרת בדיוק בכמה - וזה היה נראה מאוד ברור שקורה משהו . . . [דיברנו על זה קצת ב-397 Bumpers 69, רן המליץ על Deep Learning ideas that have stood the test of time]אבל לפחות ממה שאני חוויתי, זה לא היה מעבר כל כך קל - כי עד אז באמת הייתה “אינטואיציה”היינו עושים Hand-crafted features והיה נורא חשוב . . . אני זוכרת בדיונים שבהם אמרנו ש”אולי נלך ל-Deep” - והיו הרבה מתנגדים שאמרו “רגע - אבל איך אני אסביר ללקוח שלי מה הוספתי? איזה Feature שיפר את הביצועים?” . . . גם בתור עובדת וגם בתור מנהלת - בהתחלה זה היה ממש  . . . .“למה זה עובד? איך הרשת שם מקודדת את המידע הזה?”וזה לקח זמן עד שהדבר הזה קצת . . . עד שאנשים קיבלו את זה, שזה Black-box, והסכימו “לשלם את המחיר” של ה-Explainability.יש קצת אינטואיציה - וגם קצת פתרו את זה והבינו שהשכבות הראשונות מקודדות פילטרים פשוטים, ואחרי זה זה מתקדם לדברים סמנטיים יותר גבוהים . . . אבל די כאילו . . . בגלל שזה שבר את ה-State of the Art - ריסק את ה-State of the Art שהיה עד אז - אז פשוט הייתה מעיין קבלה של “סבבה, זה עובד - נוותר על ה-Explainability”.וזה באמת נכון - ה-Deep Learning, כולנו כבר יודעים, השתלט לחלוטין על כל מה שיש ב-Computer Vision ולמעשה על כל מה שיש ב-Machine Learning אי-שם בכל תחום אחר . . . אבל הוא הביא איתו שני כאבים חדשים שלא היו קודם - אחד זה ה-Explainability והשני זה הצורך בהרבה Data ללמוד ממנוכי מודלים קלאסיים יכולת לאמן גם עם עשרות, מאות ואולי אלפים - וזה היה מספיקומודלים של Deep Learning - את הגדולים והטובים אתה מאמן עם עשרות-אלפים, מאות-אלפים, מיליונים ואולי גם יותר . . . .(רן) וגם תורם לא מעט לחימום כדור-הארץ, כדרך-אגב . . . . אבל מה לעשות? זה חלק מהסיפור . . . .(אורלי) המטרה קידשה את האמצעים . . . .(רן) אז Datagen - מהי Datagen? מה אתם עושים שם היום?(אורלי) אז Datagen קיימת מ-2018 - אני הצטרפתי לפני קצת פחות משנה.אני מנהלת את קבוצת האלגוריתמיקה - ומה שאנחנו עושים זה בעצם לייצר Data סינטטי לצורך אימון ובדיקה של מודלים של Deep Learning.בעצם, הרעיון, אם לסכם אותו במשפט, זה לייצר סימולציה תלת-מימדית שבה אתה יכול לשלוט בכל מה שאתה רוצהאתה יכול להחליט אם אתה Indoor או Outdoorאילו אובייקטים יש - אם יש אובייקטים של בניינים, עצים, שולחנות כסאות . . . אתה יכול להחליט האם יש אנשים בסצינה, כמה אנשים יש בסצינה, אילו אנשים יש, מאיזו קבוצה דמוגרפית - נשים, גברים, קבוצה אתנית . . . מה הם עושים, לאן הם מסתכליםלאן העיניים מסתכלות, האם הם באינטראקציה . . . .המון המון Control-ים . . . .ואז, כשאתה רוצה לייצר את ה-Data שאתה רוצה, אתה פשוט “מניח מצלמה בתוך הסצינה” ועושה תהליך שנקרא רינדור (Rendering) - שבעצם מייצר לך את התמונותובעצם, החוזק של ה-Data הסינטטי - וניגע בזה עוד מעט בהמשך - זה שאתה מקבל אוטומטית את כל המידע על הסצינה, ממש את הכלוזה כח מאוד מאוד חזק.נגיד …
[קישור לקובץ mp3] הפעם אנחנו מארחים רגע לפני פתיחת שנת הלימודים את ענבל חורב מחברת Gong לשיחה על NLP.(רן) למעשה, דיברנו על NLP ממש-ממש מזמן, ומאז NLP השתנה בגדול, פחות או יותר הכל השתנה... אז רק נעשה רפרנס קטן לפרק שעשינו עם פרופ’ יואב גולדברג, חוקר ידוע בתחום [296 NLP with Yoav Goldberg, אי שם באפריל 2016 - והיה ב-2021 בעניין דומה גם את 401 AutoML at outbrain with Assaf Klein] - שם ממש דיברנו על דברים מאוד ב-High-Level - והיום אנחנו נדבר על אתגרים מעניינים בתחום ה-NLP, בעיקר מהעבודה היומיומית של ענבל.ולפני כן - שלום ענבל! ככה, בשתי מילים, עליך ועל החברה?(ענבל) אני עובדת ב-Gong כבר חמש שניםהתחלתי בסוף 2017 - והייתה קפיצה ענקית ב-NLP במהלך 2018, אז ממש יש את ה”לפני” ואת ה”אחרי” . . (רן) בתקופה שבה Transformers הייתה סדרת טלויזיה ובובות . . . .(ענבל) בדיוק . . . ולפני ה-Transformers, קראו לזה גם Sesame Street Models - כי היו את ELMo ו-BERT . . .ומצאתי לפני כמה חודשים איזו טיוטא של מייל שכתבתי בזמנו למנהל שלי: “תקשיב, קראתי איזה מאמר ממש מעניין - מודל שקוראים לו ELMo, ונראה לי שזה ממש ממש יכול להקפיץ לנו את הביצועים בכל מיני דברים” וזה . . . (רן) הוא מיד בדק האם זה 1 באפריל היום . . . . [איפה זהר?](ענבל) לא נשלח - לא נשלחה, הטיוטא הזו . . . אבל זה היה מצחיק לקרוא, כי זה מייל מאוד נאיבי - אבל זה באמת “הרעיד את עולם ה-NLP” באמת ה-Transformer-ים האלה “נותנים בראש”.(רן) אז אולי באמת נגיע גם לדבר עליהם קצת אחרי זה - אבל אולי עוד קצת עליך ועל הרקע שלך?(אורי) איזה Transformer [כזה] את, דרך אגב?(ענבל) אני Optimus Prime . . . חד משמעית(רן) חייב . . . .(ענבל) הייתי משחקת . . . אהבתי את הרובוטריקים כשהייתי ילדה.אז אני עושה Machine Learning כבר הרבה מאוד זמן -למדתי בטכניון פיסיקה והנדסת חשמל ואחר כך המשכתי למכון וייצמן - ועשיתי גם שם תואר שני במדעי המחשב, עם התמחות ב-Machine Learning . . . .אחר כך עשיתי כמעט-דוקטורט באוניברסיטת טוקיו - גרתי שם שנתיים-וחצי אם תרצו פודקאסט על יפן אז אפשר גם את זה.(רן) למדת יפנית? (אורי) יותר יפנית מיפנית . . . .(ענבל) בזמנו לא הצלחתי לתקשר מחשבות מורכבות ורגשות - אבל להזמין מקום במסעדות וליום-יום אז . . . (אורי) בצעקות? . . . .(ענבל) אפילו בטלפון - יצא לכם ללמוד שפה זרה? ולנסות לעשות שיחת טלפון? . . . . זה מפחיד.(רן) כן . . . .  זה קשה.הצלחתי להזמין, נגיד, מלון בספרדית - אבל זה לא היה פשוט . . . (ענבל) כי לא רואים . . .  לא קוראים שפתיים, לא רואים שפת-גוף - זה מדיום מאוד לא-סלחני.אז חזרתי מיפן - וממש קצת אחרי זה התחלתי לעבוד ב-Gongוהאמת שלא ידעתי מה החברה עושה . . .  הגעתי ביום הראשון שלי לעבודה ושאלתי את המנהל שליאמרתי לו “תגיד, עומרי - מה אנחנו עושים?” . . . - והוא צחק והסביר לי(רן) “בשביל זה שכרנו אותך - כדי שתגידי לנו מה לעשות” . . . .(ענבל) בדיוק . . . אז מה אנחנו עושים, מה Gong עושה? אז אנחנו בנינו - בונים וממשיכים לבנות - מוצר שמנתח אינטראקציות עסקיותשיחות עסקיות עם לקוחות קיימים ולקוחות עתידייםזה פחות “סלקום שלום! אפשר לעניין אתכם בחבילה?” . . .  - זה ממש תקשורת שיכולה להימשך חודשים, זה יכול לקחת שנה . . . שמדברים עם כל מיני גורמים בתוך החברה הזו - עושים Demo-ים, עושים Pilot-ים - באמת תהליכים מורכבים.ואנחנו מקליטים ואוספים את המידע הזה - משיחות מדוברות, מתוך מיילים, מתוך ערוצים אחרים של תקשורת כתובהשמים את זה במקום אחד - שזה כבר נותן ערך, מעצם זה שרואים מה קורהועל גבי זה נותנים שכבות שונות של תובנות ושל המלצות ושל . . . (רן) אני יכול להגיד נגיד שאצלנו בחברה, “Gong” זה פועל - כמו “לגגל” - אז “עברתי על ה-Gong שלהם” . . .  אנשי מוצר ואנשי Customer Success עושים את זה חדשות-לבקרים, זה כלי מאוד מאוד שימושי אצלנו.(ענבל) איזה כיף.(רן) אוקיי, אז בעצם באנו ככה - עכשיו כשהכרנו אותך ואת Gong ממש בקטנה - באנו לדבר על “מה חדש ב-NLP?”לא נספיק לכסות את כל מה שקרה בשבע השנים האחרונות - אבל אולי נבחר כמה נקודות מעניינות, ובעיקר ככה מהיום-יום שלך. אז . . .(אורי) מה נשמע? מה חדש? מה קורה? . . . .(ענבל) מה חדש? . . . .(רן) אולי נתחיל ב”מה הם האתגרים, נכון להיום” - אילו אתגרים מעניינים יש לפצח?(ענבל) יש מלא אתגרים . . . . המודלים האלה - אנחנו לא תמיד מבינים מה בדיוק הם עושים ואיך אנחנו יכולים, ככה, “לעזור להם לעזור לנו” לפתור…
[קישור לקובץ mp3] פודקאסט מספר 446 של רברס עם פלטפורמה - אורי ורן מארחים בסוף אוגוסט את אליעד מחברת noname לשיחה על APIs ועל איך לאבטח APIs ב-Web - ולא רק ב-Web.(אליעד) לא רק ב-Web - גם בין אפליקציות, השימוש ב-APIs ניהיה נרחב מאוד בזמן האחרון.(רן) מעולה - אז לפני שנדבר על APIs, נכיר קצת את אליעד - (אליעד) אז אני אליעד, כמו שאמרתם - אני בן 26, מתל אביב.עקרונית, רוב השנים עבדתי בתחום ה-IR - שזה Incident Responseשם’ בעצם - הגעת לאירוע, חקרת אותובדקת מה התוקף עשה ברשת - מאיפה הוא הגיע, באילו קבצים הוא נגעוממש פעלת בכובע של - הייתי אומר “בלש משטרתי” כזה - של עולם האינטרנט . . . (אורי) אני נתפסתי לרגע ל . . . “רוב החיים עבדתי ב . . .” - טוב - אתה חצי מהגיל שלי . . . .(אליעד) רוב החיים שלי . . . (רן) אני דווקא הלכתי לכיוון שרלוק הולמס . . . (אליעד) כן . . . . אז זה בערך בחמש-שש השנים האחרונות, הייתי ב-Incident Response.לאחר מכן, רציתי לעשות טיפה שינוי בעבודה - והלכתי יותר לתחום המחקררציתי לחקור משהו שעכשיו מעניין - שעכשיו כולם משתמשים בווראיתי שכל התחום של ה-Cloud ו-APIs וכל הדברים האלה - זה באמת ניהיה הדבר-די-הכי-חם עכשיו: APIs התחילו לתפוס המון מקום עכשיו בחיים שלנובין אפליקציות, בין אפליקציות ל-DB-ים, בין Cleint-ים לשרתים - הכל עכשיו עובר בעזרת API-ים.והעולם הזה ניהיה מאוד מעניין - והתחלתי  . . . ואז נכנסתי לצוות המחקר בחברת nonameוהחברה - המטרה שלה זה לעשות API Security, כשהמוצר נותן לך שלושה דברים:אחד זה ויזיביליות (Visibility) על ה-API-ים שלך - איזה API-ים יש לך, מה הסכמות (Scheme) שלהם, איפה יש אות’נטיקציות (Authentications) - כל הדברים האלה.שזה עולם די מבולגן - בדר”כ, אם היית מגיע ל-CISO-ים של חברות או דברים כאלה, והיית אומר לו “תגיד, כמה API-ים יש לך?” - הוא לא יודע, הוא לא בטוח בזה.“באיזה מהם עוברים כרטיסי אשראי?” או “באילו אות’נטיקציות (Authentications)?” - דברים כאלה - “אני לא יודע” . . . .כל העולם הזה מאוד מבולגן, ובעצם מה שהמערכת עושה בהתחלה זה להביא לך ויזיביליות (Visibility) כלשהי על כל ה-API-ים שלך.בנוסף לזה . . . (רן) אנחנו מדברים על APIs שפונים החוצה? - נגיד, בהקשר של כרטיס אשראי לדוגמא - או שאתה גם מדבר על כל מה שקורה “בפנוכו”?(אליעד) אז גם “בבפנוכו” - כל שימוש ב-API-ים, גם אם נגיד בשימוש הכי מוכר ורחב שזה מתכנת שבונה איזו אפליקצית-Web כלשהי ואנשים ניגשים אליה דרך הדפדפן או דרך הטלפון שלהם, ואז בעצם יש כל מיני API-ים שמחזירים לך מידע שהאפליקציה מבקשת או שהדפדפן מבקש.ואז זה מוצג על המסך, בשביל המשתמש.אז זה ה-API-ים הכי מוכרים . . . (רן) בסדר . . . בכל מקרה, אנחנו מדברים על “Over-the-Network”, נכון? לא מדברים על דברים פנימיים, שקורים בתוך ה-Process?(אליעד) אז לא - זה לא API-ים . . . זה Web-APIs, זה API-ים שעוברים בתוך המחשב עצמו.(אורי) אוקיי, לא בתוך המחשב עצמו - אבל יכול להיות ש . . .זאת אומרת, אני חברה ואני חושף איזושהי אפליקציה, אבל מעבר לאפליקציה או ל-API-ים שאני חושף החוצה, יש לי עוד  . . . (רן) microServices . . . (אורי) . . . מיליון-ואחת microServices שמדברים ביניהם ב-API-ים - שזה בעצם “החוזה ביניהם”, גם על  . . .(אליעד) נכון - אז אם עכשיו יש לך איזשהו DB, או שלא משנה מה פתחת - כל מה שמתקשר באמצעות API-ים . . .עכשיו גם בין אפליקציות - גם בין אפליקציות אפשר לתקשר בין API-ים, גם האפליקציות וגם הDB-ים, כשאתה מאנדקס (Index) כשאתה מחזיר מידע ועושה כל מיני שליפות - הכל עובר עכשיו דרך API-ים.אז זו בדיוק הכוונה - כל סוג של Web-API שעובראבל לא RPC לדוגמא, אם מישהו פה מכיר - Remote Procedure Call - אז זה לא כאלה, אלא API-ים שקשורים ספציפית ל-Web.(רן) בסדר. ודרך אגב - למה “אינשם”? למה noname?(אליעד) אוקיי, אז זה סיפור טיפה מצחיק, כששמעתי אותו . . .עקרונית, כשהם פתחו את החברה - המייסדים - הם ישר רצו לדבר כבר עם משקיעים ולהשיג השקעות ומימונים וכל זה, ואז עוד לא היה להם שם. וב-Email-ים שהם שלחו למשקיעים, הם רשמו להם ש-”It’s a noname API Security company ” - מתוך כוונה להגיד שאין לה שם, עדיין.והתגובות שהם קיבלו בחזרה היו “וואו! noname - what a great name” . . .  אז הם אמרו אוקיי . . . אז זה השם.[ומה לגבי אינשם וה-API Call הראשון?](רן) טוב שלא הכניסו <סוגריים משולשים>, כמו שבדרך כלל עושים - היה מאוד קשה להגות את זה . . . בסדר, …
[קישור לקובץ mp3]פודקאסט מספר 445 של רברס עם פלטפורמה - קרבורטור מספר 33. אורי ורן מארחים את נתי שלום אחרי כמה חודשים טובים [32 היה בינואר], כדי לדבר על נושאים תשתיתיים מעניינים.(רן) היום אנחנו רוצים לדבר על נושא שנקרא Platform Engineering - את שתי המילים אנחנו מכירים [בכל זאת - רברס עם פלטפורמה], אז Platform ו-Engineering - אבל מה זה “Platform Engineering”? אז בוא נצלול פנימה . . . (אורי) בטח יש גם Platform-Reverse-Engineering . . . [נסו ב-DALL·E הקרוב למקום מגוריכם](נתי) Platform אתה יודע ו-Engineering אני לא צריך להסביר לך . . . .  אבל אני אחזיר אותך לשיחות שהיו לנו, אני חושב שבאיזור 2012, איפשהו באיזור הזה.אני זוכר שהיית Advocate של Heroku ושל כל מה שנקרא “Platform-as-a-Service” זה היה ממש בימים שבהם חילקו את ה-Cloud - אני לא יודע אם יש עוד אנשים שעדיין זוכרים את זה - ל . . .(אורי) SaaS ו-IaaS . . . .(נתי) . . . ל-IaaS ו-SaaS ו-PaaS - שלושת השכבות . . . .(רן) Infrastructure-as-a-Service ו-Software-as-a-Service ו-Platform-as-a-Service . . . . (נתי) בדיוק - Infra ו-Platform ואז Service - בסדר הזה.ואז הייתה איזושהי תקופת-עדנה ל-Platform-as-a-Service - כשהרעיון מאחורי זה היה ש”ה-Infrastructure-as-a-Service הוא מסובך”ו-Platform-as-a-Service נועד לתת ממשק למפתחים, “שיחביא” את המורכבות הזאת ע”י זה שבעצם כמעט כל האפליקציות יהיו סוג של  . . . .היה בזמנו Node.JS, היה Rails - היו כל מיני  Stack-ים כאלה ואמרו - “בואו נייצר . . “ - ממילא האפליקציה בנויה מאיזשהו Stack די ידוע מראש ורוב העבודה זה Boilerplate - “ . . . בואו נעטוף את זה, ותיהיה פלטפורמה ששתיתן לך את הכל”וזה יהיה פרודוקטיבי מאוד למפתחים.ואני חושב ש . . .(אורי) “תבוא - תכתוב Business Logic . . . .”(נתי) בדיוק . . . . וכל עוד האפליקציות באמת נראו ככה, אז הייתה עדנה לתפיסה הזאתהיה את AWS שיצאו אחרי - שכחתי איך קראו לשירות שלהם [AWS Elastic Beanstalk?] . . .  והיה את Google App Engine . . . (רן) כן . . . אז Google App Engine ו-Heroku - כנראה Heroku הייתה  . . . (נתי) Salesforce קנו אותם בסוף . . . .ול-AWS היה את הפתרון שלהם - ה-Beanstalk! זה היה הפתרון שלהם.וכל Cloud יצא עם ה-Platform-as-a-Service שלו . . .והייתה תקופה של אני-חושב-2014-כזה, איפשהו באיזורים האלה, שהיתה לזה איזושהי “תקופת עדנה”, נקרא לזה ככה.ופתאום זה נעלם . . . היה את Cloud Foundry - ופתאום זה די התחיל-כזה-לדעוך - ומהר.בקורלציה ל-Adoption של Terraform ו-Kubernetesתיכף נחזור לנקודה הזאת, אבל אני חושב שקרו . . . (רן) אני אזכיר לך - נתי - ש-Correlation is not a Causation . . . . באותו תקופה בדיוק ייצור החסה בשטחים גם עלה . . . .(נתי) אז לא - יש קשר . . .  יש הרבה קשר, אגב.למעשה, זה הולך לצומת שאני חושב שכל תעשיית התוכנה מסתובבת סביבה משנות-הפחות-או-יותר-60 ואולי אפילו לפני - זה ה-Tradeoff הידוע שבין גמישות לפשטות.מה שמשתנה זה לא ה-Tradeoff הזה והמתח המובנה שיש בתוכו, אלא הכלים שכל פעם נוצרים והיכולת לעשות את ה-Tradeoff הזה פעם אחת יותר בכיון הגמישות ופעם אחרת יותר לכיוון הפשטותהמטוטלת הזאת מלווה אותנו המון המון זמן - ותמשיך ללוות אותנו גם בהמשך.אז במטוטלת ההיא - אני מזכיר, בימים הראשונים כש-EC2 היה רק Storage-Network-Compute - היה מאוד מאוד מורכב.היה מאוד מסובך לאנשים להבין איך עושים אוטומציה ב-APIs ו-Script-ים וכל מיני דברים שאתה לא תמיד היית רגיל לעשות ב-Data-center.(רן) CloudFormation . . . . למי שזוכר, זה היה מזעזע . . . .(נתי) ו-CloudFormation, שומו שמיים - איזה JSON שהופך להיות API-Call . . . .ואז, בתקופה הזאת, באמת להרבה ארגונים היה מאוד קשה לעבוד עם התשתית הזאתולכן הצורך בפשטות היה מאוד מובן וחזק.ופה נכנס ה-Tradeoff הזה לגמישות - כי בעצם קרו כמה דברים  -אחד זה השירותים בענן - יש לי פה איזה גרף מעניין שאני אחלוק איתך אחרי זה, שמראה באיזה קצב AWS התחילו להוסיף עוד שירותים [הנה פה למטה]הם כבר מזמן לא רק Storage-Network-Compute . . . .והפלטפורמות לא הדביקו את הקצב . . . פשוט נוצר מצב שכשאתה עובד עם הפלטפורמה, אתה מקבל פחות ופחות שירותים בענן, ואז אתה אומר “רגע - אני משלם ל-AWS אבל בסוף אני מקבל ‘’שליש-AWS‘’ או ‘רבע-AWS‘ או ‘עשירית-AWS’ . . . .” - זה לא הגיוני. [ובכן . . . ]דבר שני שקרה בתוך הדבר הזה זה שהארכיטקטור…
444 GPU databases17/08/2022 |
[קישור לקובץ mp3]פרק מספר 444 (!) של רברס עם פלטפורמה - אורי ורן מארחים באוגוסט החם את שחר מחברת SQream [הגייה: כמו Scream, רק עם Q . . . ] כדי לדבר על GPU Databases.(רן) דיברנו בעבר על GPU בהקשרים אחרים [נגיד כאן - 363 GPU @ Nvidia], בעיקר בהקשר של Deep Learning ועיבוד גרפי, אבל עוד לא דיברנו על GPU ל-Databases, או לפחות לא הקדשנו לזה פרק שלם - אז אני שמח לעשות את זה היום.ולפני שנצלול פנימה - כמה מילים עליך, שחר:(שחר) שחר פיינס - נשוי לעדי, אבא ליואב, נדב ונעמי מהרצליה, Senior Product Manager בחברת SQream.מגיע מרקע של פיתוח - הייתי מפתח, ראש צוות וארכיטקט - ולאחרונה “חציתי את הקווים” לפרודקט . . . .ניסיון בחברות גדולות - הרבה שנים ב-NICE, ב-Cellebriteניסיון בעולם ה-Enterprise Software וה-Analytics.(רן) מעולה . . אז שוב, שמחים שאתה פה. וקצת על SQream, זאת אומרת - מה עושים שם? מתי נוסדה החברה? מה קורה שם היום?(שחר) אז SQream היא חברה ותיקה למדי - קיימת כבר 12 שנים, ממוקמת בתל אביב, ה-Founder-ים הם עמי גל ה-CEO ורזי שושני ה-CTO, אנחנו כ-150 איש . . . והמוצר העיקרי שלנו הוא Database, שעובד מעל GPU - וזו הסיבה שלשמה התכנסנו.אנחנו Database, שבעצם מיועד ל-Peta-scale ול-Very Big Dataבעבר היינו מפוקסים בעולמות ה-On-Prem וכיום אנחנו מתרחבים ומרחיבים את ה-Offering שלנו לעולמות הענן.(רן) אז עולות לי כמה שאלות לראש: אחת זה ברמה הטכנית - איך בכלל אפשר לעשות Database מעל GPU? מה GPU יכול לעזור לך?אבל לפני זה - ואני יודע, אורי, שזה מה שאתה אוהב - “למה בכלל צריך את זה?” . . . . - זאת אומרת, יש לנו כל הרבה סוגים של Database-ים, ו . . . (אורי) השאלה שלי היא האם לפני 12 שנים - היה GPU?(שחר) לפני 12 שנים היה GPU - זו הייתה תחילת הדרך אבל היה GPU ובהחלט, ה-Founder-ים שלנו ראו קדימה והביאו את היוזמה בשלב מאוד מוקדםזיהו את בעיית ה-Big Data, זיהו את ה-GPU שהיה “בחיתולים” ויכול להביא בשורה לעולם הזהאבל כן - הוא כבר הרבה שנים איתנו, ה-GPU . . . .(רן) כן, אז נראה לי שכולם מבינים “למה Big Data?” ואת כל ה”V’s” שקשורים אליו - אבל נשאלת השאלה: אוקיי, יש כמה פתרונות בעולם: יש Database-ים  אנליטיים מסוגים שונים, יש Database-ים עם Scale ורטיקלי . . .  יש לא מעט פתרונות בעולם, נזכיר ממש קצת - החל מעולם ה-Hadoop ו-Spark וDatabase-ים כמו Vertica וכו’(אורי) Scale הוריזונטלי (Horizontal) . . . .(רן) הוריזונטלי, כן - התבלבלתי בגלל ה-V.אז  מה גורם לבנאדם לקום בבוקר ולחשוב שצריך עוד Database - אבל הפעם מעל GPU, מעבד גרפי שנועד לעיבוד תמונה?(שחר) אז אני חושב שהמוטיבציה העיקרית זה בעצם להביא Database שהוא SQL-י, שזה עולם שהוא מאוד “Comfort Zone” - מאוד מוכר, מאוד נפוץ אצל DBA-ים כמובן, אבל לא רק.בניגוד לעולמות ה-Hadoop למיניהם, שהם חזקים מאוד ונותנים פתרונות טובים ויעילים - אבל הם מורכבים יחסית ודורשים להבין טוב מה הבעיה שאתה רוצה לשאול, איך ומה אתה רוצה לתשאל ב-Dataאתה צריך להכין אותו מראש, לעשות את ה-Partitioning או את ה-Sharding בצורה הנכונהובעצם, בפתרון שהוא מבוסס-GPU אתה יכול לעשות משהו ולתת פתרון של Data מאוד גדול - אבל בלי צורך לדעת מראש מה אתה רוצה לשאול.יש לך הרבה יותר גמישות של איך לתשאל את ה-Data - אתה יכול לקום בבוקר, לחשוב על בעיה עסקית חדשה שאתה רוצה לשאול - ואתה יכול פשוט לכתוב את ה-SQL שלך ולשאול אותה . . . (רן) אז בוא, רגע, ננסה לתרגם את זה לשפה שלי, ברשותך - אז אם ה-Data קטן אז הכל טוב: תכניס את ה-Data איך שאתה רוצה, תאנדקס, אל תאנדקס (Indexing), תתשאל מה שאתה רוצה - הכל יעבוד ואין שום בעיה, ה-Database-ים יכולים להחזיק את הכל בזיכרון וכמה שתנסה להיות לא יעיל הם עדיין יהיו יעילים והכל עובד.כשה-Data גדל, אז יש לך פה כמה אפשרויות - אחת היא לתכנן ממש טוב את השליפות, וזה בדרך כלל בא עם עלות של דה-נורמליזציה והכנסות יותר יקרות, ולפעמים אתה לא כל כך יודע איך הולכות להיות השליפות - וזה אתגר אחד.אפשרות אחרת היא להשקיע הרבה מאוד כסף בהרבה מאוד זיכרון, אולי בביזור מאוד חזק . . . .אבל השאלה היא . . . (אורי) ואז יש גם את שתיהן . . . .(רן) או ביחד, כן . . . .אתה יכול לעשות את שתיהן יחד(אורי) לא בהכרח. . . מערכת שהיא יקרה יותר לא בהכרח תהפוך לך את החיים לפשוטים יותר . . . . ובאמת, אם בעולם ה-Data היום אז Hadoop יושב יותר . .  הוא ה-Data Lake בסוף, הוא ה-Data - שם שטוח, …
[קישור לקובץ mp3]אורי ורן מארחים בחופשת הקיץ (של הילדים…) את שחף מחברת Hippo, אחרי תכנון של כמעט חצי-שנה, כדי לדבר על איך מגייסים מועמדים לפני החוזקות שלהם ולא בהכרח לפי ה-Skill שלהם.(רן) אבל לפני שנתחיל - שחף, ספר לנו שתי דקות על עצמך ועל איפה אתה נמצא היום . . . .(שחף) בשמחה - היום אני ב-Hippo, חברה שנסחרת בבורסה, בנאסד”ק (HIPO)חברה אמריקאית, שבעצם פונה לשוק האמריקאייש לנו פה בארץ סניף פיתוח - יש לנו גם Marketing ו-Engineering ו-Product וכו’ו-Hippo בעצם נותנת לבתים הגנה - גם ברמה הביטוחית וגם ברמה של שירותים תיקונים וכל מיני בדיקות לבית - כל מה שצריך מסביב לביתלפני Hippo הייתי בחברת Cheggהייתי כ-10 שנים - מרמה של חמישה אנשים ועד בסוף, כשאני עזבתי, לרמה של בערך 110.נחשפתי וראיתי מה זה לקחת חברה שאף אחד לא מכיר - ואיך אנחנו הופכים אותה למשהו שמוכר בשוק ואנשים רוצים לעבוד בו.ויותר מזה - גם אוהבים ונשארים לאורך זמןאני חושב שזה מאוד מאוד מתחבר למה שאנחנו הולכים לדבר עליו.(רן) מעולה! אז כשאני מגייס, אתה יודע - כמו במבצע סבתא [!]: אני מתחיל הכי הכי חזק, ולאט לאט מגביר . . . . תמיד כולם רוצים את האנשים כי טובים והכי מהר - אתמול. זה לא תמיד עובד, מן הסתם . . . .אז אתה יודע - יש תמיד את ה-Desire הזה, לבוא ולחפש את האנשים הכי טובים - אבל מה זה אומר, בעצם? מה זה “הכי טובים” - האם יש דבר כזה “הכי טובים”? האם זה בכלל נכון להשתמש במושג הזה?(שחף) אני חושב שאנחנו לא משתמשים במושג “הכי טובים” - אנחנו משתמשים במושג “הכי מתאימים”וזה משנה כמעט את כל התמונה, כי  . . . אני יכול לספר על עצמי - אני בא מרקע טכנולוגי, הייתי יועץ בחטיבת ה-Services ב-Microsoft, לפני Cheggוהגעתי אחרי זה ל-Chegg - ופתאום אני הבנאדם הכי פחות טכני בחברה . . .כי הטכנולוגיה שהשתמשנו בה הייתה יותר מבוססת Web - ואני הייתי יותר Desktop-י ותחנות-עבודהואתה פתאום מוצא את עצמך במקום שאתה אומר “רגע, אני ממקום מאוד טכנולוגי ואני כל כך מאחורה - מה זה אומר עלי?” . . .ותחשוב על האנשים האלה, שאנחנו פוגשים לאורך הדרך - מתכנת טוב זה מתכנת טוב, לא משנה איזו שפה תזרוק לווככה אני הרגשתי וזה גם מה שאני מחפש כשאני מגייסאני מחפש אנשים טובים, אני מחפש אנשים שהייתי רוצה להיות חבר שלהם.ולא רק רוצה - אנחנו גם, אקטיבית, הופכים אותם לכאלה:אנחנו מתחברים אליהם מאוד ומנסים להביא את זה לרמה מאוד מאוד שונה.אז זו כבר שיחה לא על “איזה Talent?” אלא “The Right Talent” - זה כבר הופך  להיות מרמה של Skill לרמה של “האם זה בנאדם שאני רוצה לקום ולעבוד איתו כל בוקר?”(רן) כן, אז אתה לא מתכוון “ה-Talent הנכון” במובן של “זו המשימה שיש לי עכשיו” - לצורך העניין, יש לי אפליקציה ב-iOS אז “מפתח iOS” זה ה-Talent שאני צריך - לא ב-Context הזה, אלא “הבנאדם הנכון” במובן של “אני רואה את הפוטנציאל - ממש לא מעניין אותי מה הוא יודע, ממש לא מעניין אותי Skill - אני פשוט עושה Hire לפוטנציאל” . . .(שחף) אני רוצה להגיד לך איך ממש ראינו את זה, הלכה למעשה:במשך תקופה מאוד ארוכה, ניסיתי לשכנע את המנהל שלי ש . . . . אנחנו עושים Mobile, בנינו Mobile ב-Chegg במשך תקופה מאוד ארוכהואמרתי “תשמע, זה לא באמת עובד - מה שהחברה מנסה לעשות ולייצר לא באמת מצליח” . . .שכנענו אותו בסוף ללכת לאיזו הרפתקאה כזאת - תחשוב, מיני-סטראטאפ-Innovation כזה, בתוך החברהאספתי את כל החבר’ה - אספתי קודם כל את המנהליםאספתי אותם לחדר ואמרתי “קודם כל - אנחנו נכנסים עכשיו לחדר ואתם מפסיקים לרגע להיות להיות מנהלים, אתם ב-Mode האזנה”.ביקשתי מהאיש Product שלי לפני כן להפעיל איזשהו מוצר, נכנסתי לחדר ואמרתי להם “יש לכם עכשיו שבוע - אנחנו עושים Hackathon!”“הנה המוצר שאני רוצה - ואין פה מנהלים בחדר . . . זה אומר שהמנהלים שלכם הם בדיוק כמוכם”וקרה משהו מופלא -  . . . אה, הייתה עוד בקשה אחת - אמרתי להם “תבחרו פלטרפורמה אחת” . . . .אני לא יודע אם אתם זוכרים, אבל לפני כמה שנים הייתה מלחמה מאוד קשה על מי יפתח אנדרואיד ומי יפתח iOS ומי יותר טוב . . . אני מניח שהיא עדיין קיימת שם . . . אז ביקשתי רק פלטפורמה אחת והם  . . . וישבתי ושתקתי.(רן) הם בחרו Windows Phone? . . . (שחף) לא . . . דווקא בחרו אנדרואיד, מפתיע מאוד . . .ואנשים שחשבנו שהם יישבו מאחורה - קפצו קדימה, ומשכו את השיחה והתחילו לעשות ארכיטקטורה . . .ובעצם כל הדבר הזה פתאום קיבל תפנית מאוד גדולהאנשים שפיתחו אנדרואיד אמרו פתאום “רגע, אני …
[קישור לקובץ mp3] פרק מספר 442 (טיפולוגי!) של רברס עם פלטפורמה - אורי ורן מארחים בעונת אירועי הסיום של סוף יוני 2022 את את מור שמיר לפודקאסט טכנולוגי על הדרכת הורים ועל איך שזה נוגע אלינו כמנהלים בחברות טכנולוגיות.(רן) אז מור - ספרי לנו קצת על עצמך לפני שנצלול?(מור) אז קודם כל אני רוצה להגיד שאני חושב שאני מדריכת הורים קצת שונה, כי בעצם בחרתי ממש לעסוק כל כולי בתחום של הדרכת הורים וייעוץ זוגי, אחרי שהייתי 17 שנים בהייטק - זה היה לפני הרבה זמן, אני קצת “עתיקה”, אבל אנחנו לא נגלה כמה . . . את דרכי התחלתי בטכניון - הייתי מתכנתת, הייתי מנהלת פרויקטים בפיתוח, הייתי מנהלת מוצר בשיווק, התעסקתי בכלים ותהליכים, אפילו הקמתי סטארטאפ פעם . . . אז אם אתם שואלים, בגדול, איך בנאדם כזה הופך פתאום להיות כזה כמו שאני, אז תכל’ס - הייתי “האמא ההייטקיסטית הזאת”, שהיו לה הרבה מאוד מאבקי-כוח ועשתה כל מיני דברים שהיא לא תמיד התגאתה בהםורציתי להבין יותר לעומק, אז התחלתי, תוך כדי ההייטק, לעשות את הקורס באדלר וללמודועם הזמן, כנראה שהחיים יעדו לי את הדבר בזה - ובעצם מה שאני עושה היום זה ערבוב של הדרכת הורים וייעוץ זוגיוכל מה שאני מכירה מארגונים בתחום של עבודת צוות וניהול אפקטיביומהערבוב הזה אני עובדת בעיקר עם הקהל ההייטקיסטי - זה בעצם קהל שיש לו כל מיני מאפיינים, אנחנו לא נגלה את כל הסודות . . . אבל אני רוצה להגיד שאני מאוד מאוד מאמינה שאנשים האלה, העובדים, קודם כל רוצים להיות עובדים טובים - ומגיע להםהם למדו הרבה זמן והם התאמצו בשביל להגיע לאן שהם הגיעוואני חושבת שמגיע לנו להיות מסופקים גם בעבודה - לכולנו, גם לאבות וגם לאמהותותכל’ס . . . (אורי) . . . . זה נכון לכל אחד - שהוא רוצה לעבוד טוב ולהרגיש משמעות ושהוא מנצל את זמנו בצורה טובה . . .(רן) סליחה שאני מתפרץ לדבריך . . . . לא, אני מניח שזה נכון - אבל אני גם מתאר לעצמי שאתה יודע, לאופי שונה של עבודה יש דילמות אחרות . . . לצורך העניין, אם הייתי עובד במתנ”ס אז היו לי דילמות אחרות מאשר בעבודה בחברה טכנולוגית, בהקשר של משפחה . . . אבל הייתי רוצה להיות מסופק, אני מסכים איתך.(מור) אני חושבת שבעצם כל ההורים העובדים - לאו דווקא הייטק, אלא כל ההורים העובדים - שעובדים הרבה שעות, שנמצאים בעומס, שאין להם חופשים מסודרים שהם אולי מסונכרנים עם החופשים של הילדים . . .פוגשים את ההתמודדות הזאת - ואני בטוחה שגם אתם, לפחות ממה שראיתי במטבח שלך [אורי], אני בטוחה שעשית פה הרבה דברים.גם אם לא היית נוכח בחלק מהזמן, לפי מה שהבן שלך בא ב . . .(אורי) לפעמים הם מגזימים, כן . . . (מור) אז בסופו של יום, אנחנו רצים בין כל העולמות האלה - עולם העבודה, עולם ההורות, הזוגיות, האישי - עם מלא ייסורי מצפוןומה שרציתי להגיד זה שאני מאמינה שאם אנחנו עוצרים ולומדים כלים, אנחנו יכולים לנהל את זה ככה שבעצם נרגיש טוב - גם פה וגם פה.אף פעם זה לא יהיה מושלם ואנחנו גם לא מושלמים - גם אצלי ממש לא מושלם.(אורי) אני חייב לספר לך סיפור של ייסורי מצפון - לפודקאסט הזה קוראים “רברס עם פלטפורמה” כי זו בדיחה פרטית שלי ושל רן, בגלל שאנחנו קיבוצניקים . . . (מור ) וואלה? שניכם?! . . .(אורי) כן . . . סוג בדיחה פרטית, אבל אני לא אם אתה, רן, אבל אני לפחות ילד-לינה-משותפת . . .(רן) אני גם-וגם, על הגבול . . . . היו תקופות שכן והיו תקופות שלא.(אורי) אז עם כל הלינה המשותפת וזה שההורים שלנו ראו אותנו ארבע שעות ביום . . . (רן) קראת את הספר?  . . . (אורי) לא קראתי את הספר, אבל . . . (מור) איזה ספר?(רן) זה נקרא ארבע שעות ביום . . . (אורי)ארבע שעות ביום . . . ברבות הימים, לפני כמה שנים אפילו, אבא שלי מה שנקרא “נעץ לי את המזלג” ואמר לי “אתה יודע, עם כמה שהיינו רואים אתכם ארבע שעות ביום וכו’, אני ביליתי איתך הרבה יותר ממה שאתה מבלה עם הילדים שלך” . . . . [אווץ’ . . . .](מור) וואו . . . (אורי) . . . . לא יכל לעשות את זה יותר . . . .(מור) יותר “בפנים” . . . .(אורי) כן . . . ונהניתי מהלינה המשותפת . . . .(מור) ומה ענית לו על זה?(אורי) לא היה לי הרבה מה לענות . . . . אבל היו להם חיים אחרים . . . הם ישנו צהריים! בגלל זה הם חיים עכשיו עד גיל 90 . . . (מור) לגמרי . . . האמת שאני מכירה את זה ממש מקרוב, כי הבני-דודים שלי, האחות היחידה של אמא שלי היא מבית השיטה, אז כל החופשים ועם הבן-דוד שלי שבגילי - הייתי ישנה איתם בלינה המשותפת ומתרחצת שם עם הילדים כאילו . . . הרגשתי שאני ממש כאילו  …

פודאסטים מובילים

מה שכרוך מה שכרוך 1179 פרקים
המעבדה המעבדה 808 פרקים
אש זרה אש זרה 577 פרקים
קטעיםקטעים528 פרקים
הפודיוםהפודיום526 פרקים
ציון 3ציון 3488 פרקים
פרסומת