アレクサンドル・グジュヴァ私がZillizに入社した理由
私の名前はアレクサンドル・グシュヴァで、Zillizでパフォーマンスの最適化に取り組んでいます。
Zillizに入社したのは、競合他社に打ち勝つためです。そして、自分の専門性をフルに発揮できると思ったからです。
私は15年間金融業界に身を置き、アルゴ取引シミュレーションの時系列予測を高速化するために、CPUとGPUの両方で近似最近傍探索（ANNS）アプローチを使い始めました。私が作成した計算エンジンは、ANNSのおかげで、ベースラインよりも数桁速くシミュレーションを実行できるようになった。
その後、Meta社で約2年間、FAISSライブラリにパフォーマンス関連のコードを追加し、その強力な機能を利用して、Meta社がAdsに使用する巨大な推薦モデルを圧縮するためのベクトルコーデックを適用してきました。私のコード提供により、FAISSライブラリの作者の一人とみなされるようになりました。
全体として、私はキャリアの中で200万行以上のコードを書きました。
Zillizという会社が私にとって興味深かったのは、NVIDIA Raftとの統合、様々なハードウェアプラットフォームでの実験、高度な類似検索手法など、様々な方法で製品の高速化を図っていることを知ったからです。そのため、必要なエンジニアリングや研究活動は、pythonkeyのようなスタイルではなく、かなり非自明なものであるという確信を得ました :)多くの企業がこれを使用していることは、その製品が競争力があることを示している。
Zillizのエンジニアリング担当副社長であるJames Luan氏は、テクニカルインタビューの中で、同社はベクトルデータベースの分野でトップ1になることを目指している。現在、ベクトル・データベースは非常に急速に発展している分野であり、それは非常に高い競争力を意味している。このジェームズの言葉は、私の考え方と合致しており、とても身近で自然なものだったので、最終的にジーリズに入団することになりました。また、ベクターデータベースの分野では、データを修正したり、サンプルごとにメタデータを追加する必要があるなど、従来の類似検索アプリケーションに新たな課題が生じるため、興味を持ちました。
私は、Milvus OSSに自分の改良を寄付し続け、Zilliz製品を可能な限り最高のものにするために、もっともっと関わっていくつもりです。もしかしたら、ANNSを使った時系列予測の知識を、ある瞬間に生かせるかもしれません。
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