Gilson, senior data science manager bij Optum, onderzoekt het evoluerende data science landschap.
Gilson, een senior data science manager bij het Amerikaanse gezondheidszorgbedrijf Optum, werkt al meer dan tien jaar met data, gespecialiseerd in data-engineering en -analyse. Als onderdeel van zijn werk is hij teamleider en houdt hij toezicht op mensen die aan een reeks uitdagingen werken.
“Leiding geven aan een team dat aan complexe problemen werkt, betekent elke dag een balans vinden tussen mensen, prioriteiten en technologie. Meestal begin ik mijn ochtend met kijken naar wat aandacht nodig heeft en wat het team het meest nodig heeft”, zegt hij.
People management is slechts één vaardigheid die Gilson inzet in zijn rol als senior data science manager, wat een breed scala aan vaardigheden vereist.
Vertel ons over het werk dat u specifiek doet op het gebied van AI en ML
Stel je voor dat je handmatig honderden pagina's in een contract leest om één enkele clausule te vinden, deze te vergelijken met 200 variaties en vervolgens te bepalen welke variant deze het meest overeenkomt. Vermenigvuldig dat nu elke dag met 300 clausules. Het is duidelijk dat er een betere manier is om dit te doen, vooral als er data-ingenieurs en data-wetenschappers bij betrokken zijn.
Dat is de uitdaging waarmee ik bijna drie jaar geleden begon. Sindsdien gebruik ik documentverwerkingstools om contracten om te zetten in semi-gestructureerde documenten. Maar het identificeren van de juiste clausule tussen enorme tekstvolumes vereist geavanceerde technieken: tekstverwerking, inbedding, vectorisatie, classificatie en clustering.
Machine learning helpt bij het detecteren van afwijkingen, ruisonderdrukking en het labelen van clausules, terwijl kunstmatige intelligentie documentfragmentatie aanpakt, waardoor alle machine learning-taken mogelijk worden.
Welke technische en soft skills gebruik je dagelijks?
Zelfs de meest geavanceerde technische vaardigheden creëren alleen echte impact als ze worden geïntegreerd in een breder ecosysteem. Hoewel documentverwerking en -analyse essentieel zijn, is engineering de discipline die alle componenten harmoniseert. Analytisch en ontwerpdenken zorgen ervoor dat oplossingen naadloos werken, waarbij schaalbaarheid en veerkracht centraal staan. Ze begeleiden de selectie van de beste methode en hulpmiddelen voor elke taak, waardoor de prestaties worden geoptimaliseerd en de verwerkingsoverhead en onzekerheid worden geminimaliseerd. Bij Optum waarderen we ook samenwerking, empathie en communicatie, omdat het bouwen van verbeterde gezondheidszorgoplossingen meer vergt dan alleen code.
Wat zijn de moeilijkste onderdelen van het werken in de AI- en ML-ruimtes?
Een van de moeilijkste aspecten van het werken op het gebied van kunstmatige intelligentie en machinaal leren is het begrijpen van hun beperkingen en weten waar ze wel en niet moeten worden toegepast. AI kan veel complexe uitdagingen oplossen, maar het is geen wondermiddel. Het introduceert onzekerheid in processen en resultaten, vooral wanneer verwachtingen onrealistisch zijn. Hoewel machinaal leren voorspelbaarder is en breder wordt toegepast, is het niet immuun voor fouten. Zelfs met de beste modelselectie, afstemming van hyperparameters en rigoureuze gegevensopschoning komen er nog steeds valse resultaten voor.
Een andere uitdaging doet zich voor bij het combineren van kunstmatige intelligentie en machinaal leren in de pijplijn. Elke laag introduceert zijn eigen onzekerheid en wanneer de output van de ene laag de input wordt voor de andere, wordt het bereiken van betrouwbare en herhaalbare resultaten uiterst moeilijk. Het beheren van deze complexiteit en tegelijkertijd zorgen voor schaalbaarheid en betrouwbaarheid is een van de moeilijkste aspecten van het vakgebied.
Mijn manier om met deze complexiteit om te gaan, is door actueel te blijven, onderzoekspapers te lezen, nieuwe methodologieën te verkennen en technische fora te betrekken. Ik hou vooral van een goede uitdaging. Het is motiverend om in een omgeving te zijn die nieuwsgierigheid waardeert en mensen ondersteunt die grenzen willen verleggen en willen blijven leren.
Heb jij productiviteitstips die je de dag door helpen?
We hebben allemaal onze eigen rituelen om ons te concentreren – misschien een sterke koffie en een hoofdtelefoon met ruisonderdrukking om de e-mails van de week aan te pakken. Maar als het werk creativiteit en precisie vereist, is focus alleen niet voldoende. We hebben inspiratie nodig. Voor mij komt dat voort uit passie: niet het najagen van perfectie, maar het streven naar kwaliteit en duurzaamheid. Passie voedt mijn nieuwsgierigheid, drijft mij om oplossingen te verkennen, anderen te ondersteunen en ideeën te laten stromen, waardoor impact wordt gecreëerd die teams verheft en bedrijven transformeert.
Hoe is de aard van uw werk veranderd met de evolutie van technologie en AI?
Als we met technologie werken, moeten we accepteren dat er betere oplossingen zullen ontstaan en dat de tools die we jarenlang hebben bestudeerd en waarop we onze carrière hebben gebouwd uiteindelijk verouderd zullen raken. Soms gaat dit verder dan een eenvoudige upgrade of kostenverlaging. Professionals streven ernaar om op één lijn te blijven met best practices en evoluerende technologieën.
Ik vind het leuk om processen te analyseren en te begrijpen hoe ze werken. Soms is de beste keuze om de dingen te laten zoals ze zijn; andere keren is verandering essentieel. Het klinkt eenvoudig, maar de juiste beslissing nemen kan complex zijn, vooral als dit gevolgen heeft voor zowel bedrijven als mensen. Ik heb het geluk gehad om met getalenteerde individuen te mogen werken en aan uitdagende projecten te mogen werken die voortdurende innovatie vereisen.
Tegenwoordig vereist mijn rol dat ik blijf leren en mijn kennis van het bedrijfsleven en opkomende technologieën verdiep. Voor mij is dit essentieel om relevant te blijven voor mijn team, projecten en leiderschap. Door te omarmen wat AI kan doen, terwijl ik de technische en ethische beperkingen ervan begrijp, blijf ik diep leren en nadenken over de toekomst en onze relatie met technologie.
Wat vind je het leukst aan het werken op dit gebied van geavanceerde technologie?
De mensen. Geavanceerde technologieën vereisen een sterke basis in concepten, vaak geworteld in de wiskunde en de exacte wetenschappen. Deze basis wordt niet van de ene op de andere dag gebouwd met snelle training; het komt voort uit jarenlange academische nauwkeurigheid, praktijkervaring en, belangrijker nog, passie en samenwerking tussen bedrijven, teams en collega's.
Dit vakgebied is dynamisch; het gaat niet alleen om het absorberen van nieuwe technologieën, maar om het begrijpen van hun doel en het filteren van wat echt belangrijk is voor ons als professionals en bedrijfsleiders. Niet alles wat blinkt heeft waarde. Het zijn briljante geesten die technologieën omzetten in betekenisvolle impact.
Welk advies zou je geven aan iemand die een soortgelijk carrièrepad wil?
Als je aan een carrière begint, is het gemakkelijk om jezelf te vergelijken met uitzonderlijke professionals – dat was mijn beginnersfout. Het dwong me om te proberen alles in één keer te leren, wat leidde tot grote inspanningen maar beperkte vooruitgang. Een betere aanpak is om in een gestaag, consistent tempo te beginnen: blijf nieuwsgierig en houd de zaken simpel.
Concentreer u eerst op het beheersen van de kernconcepten van de informatica. Naarmate de ervaring groeit, blijf verbonden met de academische basis en leer samen met collega's. Wees niet bang voor uitdagingen. De zwaarste uitdagingen leiden vaak tot de meest transformerende groei.
Het belangrijkste is dat je iets echt inspirerends vindt, iets dat de moeite waard is om tot leven te brengen. Voor mij zijn dat altijd data geweest, van engineering en analytics tot wetenschap. Als u een carrière wilt opbouwen waarin uw nieuwsgierigheid, creativiteit en technische vaardigheden een echte impact kunnen hebben, biedt Optum het soort omgeving waarin die groei niet alleen mogelijk is, maar ook wordt aangemoedigd.
