개요

성공과 성취에 대한 이야기는 끊임없이 진화하는 기술 대기업의 풍경에서 자주 등장하며, 대담하게 큰 꿈을 꾸고 목표를 달성하기 위해 끊임없이 노력한 개인의 놀라운 여정을 보여줍니다. 그러한 내러티브의 중심에는 기술 산업이 제공하는 헌신, 혁신 및 무한한 기회에 대한 증거인 영감을 주는 성공 사례인 Google의 부대표가 있습니다. 이 기사에서는 Google의 선구자 Mani Garlapati 씨의 놀라운 여정에 대해 자세히 설명합니다. Mani Garlapati는 겸손한 시작에서 중추적인 인물이 되기까지의 경로를 추적했으며 그의 기여가 경력을 향상시켰을 뿐만 아니라 기술 영역에 지울 수 없는 흔적을 남겼습니다. 이후.

AV: 귀하의 학력과 그것이 어떻게 현재 Google의 교감직에 오르게 되었는지 말씀해 주시겠습니까?

미스터 마니: BITS Pilani의 기술 금융 통합 석사 및 학사 학위는 저에게 기술 및 금융 분야의 견고한 기반을 제공했으며, 이는 기술 산업에서 차후 역할을 수행하는 데 도움이 되었을 것입니다.

JP Morgan Chase, Mu Sigma, TCS Innovation Labs 및 WalmartLabs에서의 경험을 통해 은행, IoT, 텔레매틱스, 텍스트 마이닝, 소셜 미디어 분석, 웹 분석, NLP, 가격 책정, 공급망, 글로벌 등 다양한 영역에서 전문 지식을 얻을 수 있었습니다. 소싱 및 HR 분석.

이러한 다양한 경험은 문제 해결 및 분석 기술과 팀에서 일하고 다른 환경에 적응하는 능력을 연마했을 것입니다.

현재 Google에서 부교장으로서 맡고 있는 역할은 기술 도메인에서 대규모 남용 및 사기 탐지와 관련된 프로젝트를 감독하고 관리하는 것입니다. 다양한 영역에서의 이전 경험을 통해 이 역할의 복잡성을 처리하고 팀의 성공에 기여하는 데 필요한 기술을 갖추게 되었습니다.

전반적으로 저의 교육 배경과 전문적인 경험은 Google의 부교장으로서의 성공에 기여했으며 기술 산업에서 계속해서 저의 경력 경로를 형성했습니다.

성장 요약

나는 기술과 금융 분야에서 성공하기로 결심했습니다. 저는 BITS Pilani에 다녔고 XNUMX년 동안 기술 금융에서 통합 석사 및 학사 학위를 마쳤습니다.

졸업 후 저는 JP Morgan Chase에 입사하여 은행 영역 내에서 비즈니스 인텔리전스 및 자동화에 능숙해졌습니다. XNUMX년 후 뮤시그마에 입사했습니다. 저는 XNUMX년 동안 IoT, 텔레매틱스 및 텍스트 마이닝 솔루션을 개발했으며 MuRx 및 MMx와 같은 여러 알고리즘 제품으로 이어졌습니다.

다음 목적지는 TCS Innovation Labs로, 그곳에서 XNUMX년 동안 통신 도메인 내에서 소셜 미디어 분석, 웹 분석 및 NLP를 탐구했습니다. 그 후 그들은 WalmartLabs로 옮겨 XNUMX년 동안 소매 영역에서 가격 책정, 공급망, 글로벌 소싱 및 HR 분석 작업을 했습니다.

수년간의 경험을 축적한 후 이 개인은 Google에 합류하여 기술 도메인에서 대규모 남용 및 사기 탐지 작업을 시작했습니다. 지난 XNUMX년 동안 저는 Google 팀의 중요한 일원임을 입증했으며 사용자를 위한 보다 안전한 온라인 환경을 만드는 데 도움을 주었습니다.

근면, 헌신, 배움에 대한 열정을 통해 이 개인은 성공적인 경력 경로를 개척했으며 기술 산업에서 존경받고 가치 있는 구성원이 되었습니다.

AV: 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓도록 영감을 준 것은 무엇이며 어떻게 시작하게 되었습니까?

미스터 마니: 처음에는 iOS 개발, 웹 디자인, KPO 등 다양한 진로를 탐색했지만 만족스럽지 않았습니다. 하지만 우연히 데이터 사이언스를 알게 되었고 저에게 반향을 불러일으키는 분야라는 것을 알게 되었습니다.

데이터 과학에 대한 나의 관심은 데이터를 탐색하고 이해하는 데 대한 호기심과 데이터를 사용하여 결정을 알리고 비즈니스 가치를 창출하려는 욕구에서 촉발되었습니다. 나는 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 크고 복잡한 데이터 세트에서 통찰력을 추출하고 실제 문제에 대한 데이터 기반 솔루션을 만들 수 있는 잠재력에 끌렸습니다.

Mu Sigma에 합류했을 때 다양한 도메인에서 다양한 데이터 사이언스 프로젝트를 수행할 기회가 있었고 이를 통해 실무 경험을 쌓고 강력한 기반을 개발할 수 있었습니다. 데이터 과학 기술. 데이터 전처리, 통계 모델링, 기계 학습및 데이터 시각화, Python, R, SQL 및 Tableau와 같은 도구 및 기술에 노출되었습니다.

Mu Sigma에서의 경험은 데이터 과학 분야를 더 깊이 이해하는 데 도움이 되었고 재능 있는 데이터 과학자들과 함께 일하고 그들로부터 배울 수 있었습니다. 이 경험은 아마도 내 경력 궤적을 바꾸었고 내가 추구하는 방향과 목적을 제시했을 것입니다.

전반적으로 호기심, 데이터에 대한 관심, 실제 문제를 해결하는 힘, Mu Sigma에서의 경험을 통한 현장 노출의 조합이 제가 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓도록 영감을 준 핵심 요소인 것 같습니다.

그의 여정에 장애물!

AV: 경력에서 작업한 특히 도전적인 프로젝트와 직면한 장애물을 어떻게 극복했는지 설명할 수 있습니까?

Mr. Mani: 고객은 왜 전화를 합니까? 이메일 대화에서 복잡한 비정형 데이터 사용. 이 프로젝트는 범주를 구축하고 데이터의 패턴을 식별하는 측면에서 주요 과제를 제시했습니다.

이러한 장애물을 극복하기 위해 우리는 자연어 처리(NLP) 기술과 혁신적인 솔루션의 조합을 활용했습니다. NLP 기술은 컴퓨팅 방법을 사용하여 인간의 언어를 분석하고 이해하며 비정형 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 자주 사용됩니다.

내용에 따라 유사한 텍스트 조각을 그룹화하는 텍스트 클러스터링을 사용했습니다. 이렇게 하면 데이터에서 공통 주제나 항목을 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 그런 다음 범주를 구축하고 패턴을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 

이러한 기술 외에도 텍스트에 표현된 감정과 태도를 분석하는 정서 분석 또는 사람, 조직 및 위치와 같은 명명된 엔터티를 식별하고 분류하는 명명된 엔터티 인식과 같은 혁신적인 솔루션을 사용했습니다.

전반적으로 NLP 기술과 혁신적인 솔루션을 사용하여 이 프로젝트에서 제기된 문제를 극복하고 이메일 대화에서 관련 이유를 성공적으로 추출할 수 있었습니다. 이를 위해서는 기술 전문 지식, 창의성 및 끈기가 필요했을 가능성이 높으며 데이터 과학자로서의 제 기술에 대한 증거입니다.

AV: AI의 최신 개발과 기술 분야의 동향을 어떻게 최신 상태로 유지하고 있으며 이를 위해 어떤 리소스에 의존하고 있습니까?

미스터 마니: 웨비나는 AI 및 기술의 최신 동향과 개발에 대한 최신 정보를 얻을 수 있는 좋은 방법입니다. 업계 전문가는 웨비나를 진행하고 새로운 도구, 기술 및 모범 사례에 대한 귀중한 통찰력과 정보를 제공합니다.

또한 AI 및 기술의 최신 발전에 대한 정보를 얻기 위해 기사 및 연구 논문에 의존합니다. 이러한 리소스는 새로운 개념과 접근 방식을 이해하고 새로운 트렌드에 대한 심층 분석을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

웨비나, 기사 및 연구 논문 외에도 뉴스 기사를 읽고 업계 간행물을 따라잡음으로써 최신 정보를 유지합니다. 이를 통해 해당 분야의 최신 개발 및 동향에 대한 정보를 얻고 이러한 개발이 내 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

마지막으로 저는 AI 및 기술의 최신 발전을 최신 상태로 유지하기 위해 새로운 라이브러리 및 도구를 사용한 실습에 의존합니다. 새로운 라이브러리와 도구를 실험함으로써 실제 경험을 쌓고 작동 방식과 실제 시나리오에 적용할 수 있는 방법에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

데이터 분석가를 위한 팁

AV: 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있는 학생과 젊은 전문가를 위한 몇 가지 팁을 공유할 수 있습니까?

미스터 마니: 팁 중 일부는 다음과 같습니다. 

• 실무 경험을 쌓다: 데이터 분석 분야의 경력을 준비하는 가장 좋은 방법 중 하나는 실제 프로젝트를 수행하여 실무 경험을 쌓는 것입니다. 여기에는 인턴십, 협동 프로그램 또는 개인 프로젝트가 포함될 수 있습니다.
• 통계 및 수학의 강력한 기초 개발: 데이터 분석을 위해서는 통계와 수학에 대한 탄탄한 이해가 필수적입니다. 확률, 선형 대수, 미적분과 같은 개념을 잘 이해하고 있는지 확인하세요.
• 프로그래밍 배우기: 데이터로 작업하려면 Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어 중 하나 이상에 능숙해야 합니다. 프로그래밍의 기초를 배우고 코드 작성 연습을 하세요.
• 최신 기술 및 도구에 대한 최신 정보 유지: 데이터 분석 분야는 끊임없이 발전하고 있으므로 최신 기술과 도구를 최신 상태로 유지하는 것이 필수적입니다. 컨퍼런스에 참석하고, 업계 간행물을 읽고, 온라인 포럼에 참여하여 최신 정보를 얻으십시오.
• 실패를 받아들이다: 새로운 것을 시도하고 다양한 접근 방식을 실험하는 것을 두려워하지 마십시오. 데이터 분석에는 많은 시행착오가 수반되므로 기꺼이 실패하고 실수로부터 배우는 것이 중요합니다.
• 효과적으로 의사 소통: 발견한 내용과 통찰력을 효과적으로 전달하는 것은 데이터 분석의 성공에 필수적입니다. 복잡한 개념을 다른 사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명하고 발견한 내용을 명확하고 간결하게 제시할 수 있는지 확인하세요.

AV: 당신의 경력에서 실패나 좌절에 직면했을 때와 그것을 어떻게 회복했는지에 대해 말씀해 주시겠습니까?

미스터 마니: 승격되지 않은 승진을 기다리다가 경력에 차질이 생겼습니다. 나의 노력과 헌신에도 불구하고 일이 잘 풀리지 않았습니다.

하지만 이 좌절감에 연연하기보다는 더 나은 역할과 조직을 준비하는 데 집중했습니다. 매니저에게 불평하거나 낙담하지 않았습니다. 대신 상황을 개선하기 위해 조치를 취했습니다.

저의 노력은 결실을 맺었고 Bain Consulting과 Google의 역할을 제안받았습니다. 이러한 기회를 통해 제 기술과 경험을 더욱 발전시키고 경력을 발전시킬 수 있었습니다.

이것은 좌절과 실패가 긍정적인 태도와 배우고 개선하려는 의지로 접근할 경우 실제로 어떻게 새로운 기회와 성장으로 이어질 수 있는지를 보여주는 훌륭한 예입니다. 우리의 목표에 집중하고 우리의 기술과 지식을 향상시키기 위해 지속적으로 노력함으로써 우리는 좌절에서 벗어나 궁극적으로 우리의 경력에서 성공을 거둘 수 있을 것입니다.

일과 삶의 균형

AV: 업무 책임과 개인 생활의 균형을 어떻게 유지하고 있으며 시간 관리에 가장 효과적인 전략은 무엇입니까?

미스터 마니: 일보다 가족과 개인의 삶을 우선시하는 것이 필수적입니다. 이는 업무에 대한 경계와 한계를 설정하고 근무 시간이 아닐 때 업무와 연결을 끊을 수 있음을 의미합니다. 신체적, 정신적 건강을 돌보고 우리가 즐기는 활동과 취미를 위한 시간을 만드는 것도 필수적입니다.

시간을 관리하고 일과 개인 생활의 균형을 맞추는 몇 가지 효과적인 전략에는 명확한 근무 시간을 정하고 이를 고수하고, 가능한 경우 작업을 위임하고, 불필요한 약속을 거절하는 법을 배우고, 재충전과 재충전을 위해 하루 종일 규칙적인 휴식을 취하는 것이 포함됩니다.

휴가를 보내고 새로운 관심사를 탐색하는 것도 건강한 일과 삶의 균형을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 직장에서 벗어나 즐길 수 있는 활동에 참여함으로써 스트레스를 줄이고 전반적인 웰빙을 개선할 수 있습니다.

궁극적으로 귀하와 귀하의 고유한 상황에 맞는 전략을 찾는 것이 일과 개인 생활의 균형을 맞추는 열쇠입니다. 올바른 균형을 찾는 데 약간의 시행착오가 필요할 수 있지만 끈기와 헌신을 통해 건강한 일과 삶의 균형을 달성하고 경력과 개인 생활 모두에서 성공할 수 있습니다.

기술 산업에서 성공적인 경력을 쌓기 위한 기술

AV: 기술 산업에서 성공하는 데 필수적인 가장 중요한 기술이나 자질은 무엇입니까?

미스터 마니: 물론이죠! 제 생각에는 다음은 구축해야 할 기술과 자질 목록입니다. 

• 생각 지도력: 전략적이고 창의적으로 생각하고 복잡한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 만듭니다.
• 차세대 사고: 미래지향적인 사고방식과 업계의 미래 트랜드와 변화를 예측하는 능력을 가지고 있습니다.
• 커뮤니케이션 및 프리젠테이션: 기술 및 비기술 청중에게 아이디어, 개념 및 기술 정보를 명확하고 효과적으로 전달합니다.
• 파이핑 물건: 추상적인 개념을 취하여 유형적이고 실행 가능한 계획 및 프로젝트로 전환하는 능력.
• 도구 및 프로세스: 업계의 최신 도구 및 프로세스에 대한 강력한 기술력과 지식 보유.

기술 산업에서 성공하기 위한 기타 필수 기술 및 자질에는 적응력, 문제 해결 기술, 리더십 능력, 배우고자 하는 의지와 최신 산업 개발에 대한 최신 정보, 기술 및 혁신에 대한 열정이 포함됩니다.

기술 산업에서 성공하는 데 필요한 특정 기술과 자질은 특정 역할, 회사 또는 산업 부문에 따라 다를 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 위에 나열된 기술과 자질의 강력한 기반을 개발하면 광범위한 기술 관련 경력에서 성공할 수 있습니다.

Google 통계

AV: Google은 혁신 문화를 어떻게 조성하고 직원들 사이에서 혁신을 장려하고 지원하기 위해 회사에서 구현한 이니셔티브나 프로그램은 무엇입니까?

미스터 마니: Google은 직원들이 위험을 감수하고 새로운 아이디어를 추구할 수 있도록 지원하는 환경을 조성하여 혁신 문화를 조성했습니다. 회사는 다음을 포함하여 직원 간의 혁신을 지원하기 위해 여러 이니셔티브와 프로그램을 구현했습니다.

1. 20% 시간: Google의 유명한 20% 시간 정책은 직원들이 자신의 핵심 업무와 직접적인 관련이 없더라도 관심 있는 프로젝트에 일주일에 하루를 사용할 수 있도록 허용합니다. 이 정책은 Gmail 및 Google 뉴스와 같은 Google의 가장 성공적인 제품으로 이어졌습니다.
2. 혁신 과제 및 경쟁: Google은 정기적으로 내부 혁신 과제 및 대회를 개최하여 직원들이 새로운 제품이나 기능에 대한 아이디어를 제출하도록 장려합니다. 이러한 문제는 종종 직원들이 아이디어를 현실로 전환하는 데 도움이 되는 자금 및 리소스와 함께 발생합니다.
3. 학습 및 개발 프로그램: Google은 학습 및 개발 프로그램에 막대한 투자를 하여 직원들에게 새로운 기술을 개발하고 최신 업계 개발 정보를 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 이것은 직원들에게 새로운 아이디어를 추구하는 데 필요한 지식과 도구를 제공함으로써 혁신을 장려하는 데 도움이 됩니다.
4. 협업 작업 공간: Google의 개방형 사무실 레이아웃과 협업 작업 공간은 직원들이 함께 작업하고 아이디어를 공유하도록 장려합니다. 이를 통해 사일로를 허물고 기능 간 협업을 촉진하여 새로운 아이디어와 혁신적인 솔루션을 도출할 수 있습니다.
5. 직원 피드백 및 인정: Google은 직원 피드백을 소중하게 여기며 직원이 개선을 위한 아이디어와 제안을 공유할 수 있는 정기적인 기회를 제공합니다. 회사는 또한 혁신적인 사고를 보여주고 회사의 성공에 기여하는 직원을 인정하고 보상합니다.

AV: 자연어 처리 및 대화 능력과 관련하여 귀하의 AI 챗봇이 ChatGPT와 어떻게 비교된다고 생각하십니까? 그리고 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 귀하의 챗봇의 기능을 개선하고 혁신하기 위해 어떤 조치를 취하고 있습니까?

마니 씨: BARD와 ChatGPT 챗봇의 장단점을 모두 고려하여 기존 검색 엔진과 통합할 수 있는 정확하고 확장 가능한 생성형 AI 챗봇이 필요합니다.

Google은 지속적인 연구 개발을 통해 BARD를 비롯한 AI 기술을 개선하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. Google은 BARD의 자연어 처리 및 대화 능력을 향상하여 정확하고 유용한 사용자 응답을 보다 효율적이고 효과적으로 제공하기 위해 노력하는 AI 전문가 및 엔지니어 팀을 보유하고 있습니다. 또한 Google은 신뢰할 수 있는 테스터 및 사용자의 피드백을 사용하여 개선 영역을 식별하고 BARD의 성능을 향상시킵니다. 마지막으로 Google은 BARD를 검색 알고리즘 및 머신 러닝과 같은 다른 AI 기술과 통합하여 다양한 상황에서 보다 다재다능하고 적응할 수 있도록 하는 방법을 모색하고 있습니다.

AV: 데이터 과학 산업의 전환 또는 신입생을 위한 리소스를 제안하시겠습니까?

미스터 마니: 물론이지. 다음은 몇 가지 제안 사항입니다.

1. 데이터 과학으로 전환하려는 사람들을 위한 리소스 

전환하는 동안 귀중한 지침을 제공할 수 있는 데이터 과학 분야의 멘토를 찾으십시오. 다양한 조직에서 데이터 과학 산업의 작동에 대한 통찰력을 얻으십시오. 잠재적인 기회의 대상 목록을 작성하고 면접을 부지런히 준비하여 성공 가능성을 극대화하십시오.

2. 신입생을 위한 리소스

대학을 졸업하면 자신이 원하는 대로 할 수 있는 충분한 시간을 갖게 될 것입니다. 이 기회를 활용하여 방대한 데이터 과학 영역을 탐구하고 온라인 경쟁에 적극적으로 참여하십시오. 코딩 기술을 향상하고 Python에 능숙해짐으로써 점차 해당 분야의 다른 사람들보다 경쟁 우위를 점하게 될 것입니다. Kaggle의 일부 대회에 참가할 수 있습니다. 데이터 해킹, 그리고 CrowdANALYTIX.

3. 업계 업데이트 관련성을 유지하기 위한 전문가용 리소스

컨퍼런스, 토론 포럼, 전문 데이터 사이언스 프로그램에 참여하여 현장에 적극적으로 참여하고 기술을 향상시키세요. 내가 속한 일부 토론 포럼은 다음과 같습니다. 분석 Vidhya 포럼, Data Science Stack Exchange, Quora Analytics, LinkedIn Groups, Reddit 등 이 컨퍼런스가 가장 흥미로웠으니 확인해보세요! 그들의 이름은 Strata Data Conference, Gartner의 Data & Analytics Summit, SAS의 Analytics Experience 등입니다.

4. 일반적으로 동기 부여 유지/사고 리더십 자질 개발 등을 위한 리소스 

연구 기사, 새로운 트렌드, 진화하는 데이터 사이언스 환경에 대한 최신 정보를 받아보세요. 이정표와 목표를 설정하여 개인적인 성장을 촉진하고, 전문 네트워크를 확장하고, 그에 따라 진로를 조정하십시오.

결론

Mani Garlapati 씨의 비범한 궤적을 추적하면서 우리는 열정, 인내 및 기회의 결합이 비할 데 없는 성공으로 이어질 수 있음을 상기합니다. Google의 부총장으로서의 역할부터 산업을 재구성한 프로젝트에 대한 영향에 이르기까지 그의 여정은 혁신과 근면의 변혁적 힘에 대한 증거입니다. 그의 업적을 축하하면서 Mani 씨의 이야기가 영감의 횃불 역할을 하여 야심 찬 전문가들이 자신의 열망을 쫓고 자신의 직함의 한계를 훨씬 뛰어넘는 각인을 남기도록 합니다. Mani 씨가 입증한 것처럼 기술과 가능성 내에서 성장과 성취의 잠재력은 그들이 계속 탐구하는 지평만큼 무한합니다.

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/google-trailblazer/