Nitorin digitaaliset insinöörit: aivo- ja tekoälytutkimuksen kautta datatieteiden pariin päätynyt Jukka iloitsee löytäessään oivalluksia datasta

Moikka Jukka! Voitko näin alkuun hieman kertoa urataustastasi ja siitä, miten olet alkujaan päätynyt Nitorille?

Valmistuin kognitiotieteiden maisteriksi Helsingin yliopistosta. Tein opiskeluaikoina tutkimusassistentin hommia aivotutkimusprojekteissa, mikä sai innostumaan datasta ja sen soveltamisesta. Koin aivotutkimusdatan pyörittelyn ja algoritmien soveltamisen dataan erittäin kiinnostavaksi.

Saatuani maisterin paperit päädyin tekemään väitöskirjani tietojenkäsittelytieteen puolella. Tutkin sekä generatiivista tekoälyä että kielen generointia. Tämä oli siis silloin, kun tekoäly ei ollut vielä ihan niin muodikasta kuin nykyään.

Työskentelin yliopistolla vuoteen 2016 asti, jolloin väittelin tohtoriksi. Tämän jälkeen aloin katsella seuraavaa uraliikettä. Päädyin muutaman mutkan kautta Nitorille vuonna 2019, eli vuosia alkaa olla jo takana.

Datatieteilijän työ on todella monipuolista. Miltä oma työviikkosi näyttää pääpiirteittäin?

Sehän kuuluu alaan ja työtehtäviin, että vaihtelua piisaa. Asiakkaalla teen paljon yhteistyötä liiketoiminnan avainhenkilöiden ja muiden dataosaajien kanssa.  Kartoitamme esimerkiksi seuraavaksi kehitykseen lähteviä projekteja, sekä miten voimme ymmärtää liiketoimintaympäristöä datan avulla paremmin. 

Voisin mainita esimerkkinä vaikkapa koneoppimismallit. Nykyisellä asiakkaallani teleoperaattoripuolella olemme kehittäneet esimerkiksi malleja, jotka osaavat suositella ihmiselle sopivinta puhelinliittymää. Tällaisia koneoppimismalleja täytyy kehittää koko ajan eteenpäin, eli pyrimme tuomaan niille jatkuvasti uusia datalähteitä saataville ja vastaamaan muuttuviin liiketoiminnan tarpeisiin ja ympäristöön. 

Tekniikka kehittyy valtavan nopeasti, joten usein työhöni kuuluu myös uusien työkalujen käyttöönottoa. Sekin tarkoittaa mallien ja prosessien kehitystä, jotta kaikki toimii sujuvasti myös tuoreilla työkaluilla.

Kuulostaa mielenkiintoiselta – ja haastavalta. Miten työsi on mielestäsi muuttunut Nitorilla viettämäsi viiden vuoden aikana?

Datatiede on tosiaan käsitteenä aika laaja ja voi kattaa asiantuntijaroolista sekä asiakasyrityksestä ja tämän toimialasta riippuen monia asioita. Oman työni ytimestä kuitenkin löytyy esimerkiksi koneoppimista ja paljon analytiikkaa, sekä tietysti datanhallintaa. Teen myös paljon rakennushommia dataputkien ja infrastruktuurin parissa.

Nykyiseen verrattuna datatieteiden kenttä oli vielä aika paljon kypsymättömämpi Nitorilla aloittaessani. Yrityksiin saatettiin palkata datatieteilijöitä tietämättä, minkälaisessa kunnossa yrityksen data oli ja mitä käytäntöön sovellettavaa tietoa sieltä pitäisi saada irti. Nykyään yrityksillä alkaa olla datanhallinta hyvällä tasolla, mutta ennen kaikkea ymmärretään paremmin polku hyvälaatuisen datan ja sen rahallisen arvon välillä.

Jukka on arvostettu ja luotettu asiakastiimimme jäsen: Jukan ymmärrys datatieteistä on todella korkealla tasolla ja hänellä on kykyä ratkaista kaikki kohtaamamme tekniset haasteet tehokkaasti. Jukka on aina halukas auttamaan ja omaa positiivisen asenteen, jota sekä me että asiakkaamme todella arvostamme.

- Sami Airaksinen, Senior Software Architect

Sinulla on varmasti metodeja takataskussasi, kun aloitat vaikkapa uuden asiakkuuden parissa. Miten dataprojekti polkaistaan käyntiin?

Ensimmäinen asia on tietysti kontekstin ymmärtäminen. Parhaat ihmiset havainnollistamaan sitä puolta ovat ne asiakkaan ihmiset, jotka tuntevat liiketoiminnan parhaiten. Ensiksi meidän tulee selvittää, minkälaisiin liiketoiminnan haasteisiin data liittyy ja millaisia ratkaisuja niihin halutaan löytää. Vasta sen jälkeen pääsemme aloittamaan työn esimerkiksi mallinnuksen ja automaattisten prosessien rakentamisen parissa.

Työhöni liittyy siis vahva tutkijamainen aspekti, eli keskeinen osa on yrittää löytää uusia oivalluksia käsillä olevasta datasta. Sen lisäksi että se tuottaa asiakkailleni rahanarvoista hyötyä, saan siitä myös intellektuaalista iloa itselleni. Se työssäni on palkitsevinta.

Loistavaa! Vaan kerrohan: minkälaisista osasista koostuu Nitorin digitaalinen insinööri?

Yleisesti sanoisin, että nitorilaisia yhdistää innostus toimialaa kohtaan sekä tietynlainen älyllinen uteliaisuus. Nitorilaiset osaavat olla nöyriä ja olemme hyvin pragmaattisia. Emme esimerkiksi takerru asioihin, jotka eivät edistä projektia tai hyödytä asiakasta.

Nitorin digitaaliset insinöörit suhtautuvat asioihin intohimoisesti, välittävät työnsä sisällöstä ja ovat aina halukkaita oppimaan uutta. Se puolestaan johtaa nitorilaiset pyrkimään laadukkaisiin ratkaisuihin. Uteliaisuus ja intohimo ovat äärettömän tärkeitä asioita siellä taustalla.

Olipa hienosti kiteytetty. Näistä tärkeistä ominaisuuksista puheen ollen: tähdittämälläsi videolla kerrot työstäsi lentokoneiden laskeutumisaikoja hallinnoivan järjestelmän parissa. Mistä on kyse?

Olimme jonkin aikaa sitten parin Nitor-kollegani kanssa Finnairilla tekemässä projektia, jonka päämääränä oli luoda järjestelmä, joka ennustaa lentojen mahdollisten viiveiden kustannuksia. Järjestelmä hyödyntää tekoälyä laskiessaan viivästyksen aiheuttaman dominoefektin, eli miten jatkolennot myöhästyvät, logistiikka takkuaa ja kustannukset kasvavat.

Kuulostaa todella antoisalta projektilta. Kerrohan vielä loppuun, että miten kaltaisesi datatieteen konkari laskee kierroksia työpäivien jälkeen?

Meillä on kaksi pientä lasta, eli iso osa vapaa-ajasta kuluu perheen parissa. Harrastan myös kestävyysurheilua, mikä on oiva tapa nollata ajatuksia. Lisäksi olen soittanut muun muassa klassista kitaraa pitkään, eli musiikki on tosi lähellä sydäntäni. Vanhempi lapseni aloitti juuri opinnot musiikkiopistossa, minkä kautta olen itsekin päässyt muistelemaan omia musiikkiopistoaikojani lämmöllä.

Eli lämpöä, luovuutta ja kestävyyttä kirittäviä harjoitteita mahtuu myös vapaa-ajalle. Kuulostaa digitaaliselta insinööriltä. Kiitos, Jukka!

Kiitos!

Tässä artikkelisarjassa tulemme esittelemään nitorilaisia eri rooleissa. Jokainen nitorilainen on digitaalinen insinööri: pragmaattinen ja ratkaisukeskeinen auttaja, joka ei tyydy oletuksiin, vaan etsii oikeita kysymyksiä ja niihin yhä parempia vastauksia.