Natalia Vassilieva: “Dobbiamo trattarci da pari”

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— Parte di una serie in corso dell’EE Times: Diversità e appartenenza nell’EE. Precedentemente pubblicato nella serie: Karla Trotman, CEO di Electro Soft, su Reaching the Top

In un’intervista esclusiva con EE Times, Natalia Vassilieva di Cerebras, ha dettagliato la sua vita in Unione Sovietica, svelando le sue esperienze di donna nel campo dell’ingegneria che differiscono da quelle che ha incontrato negli Stati Uniti.

“Nessuno mi ha spinto verso [engineering]ma questo è l’ambiente in cui sono cresciuto”, ha affermato Vassilieva, ora direttore senior del prodotto, apprendimento automatico presso l’azienda di chip di intelligenza artificiale (AI) con sede a Sunnyvale, in California.

Cresciuta in Unione Sovietica, entrambi i genitori di Vassilieva erano ingegneri elettrici e sua nonna lavorava come ingegnere nella produzione dell’acciaio.

“Una delle cose che mi ha aperto gli occhi quando mi sono trasferita dalla Russia negli Stati Uniti è stato il fatto che in Russia non sentivo che ci fosse un trattamento diverso per ragazzi e ragazze”, ha detto. “Saresti incoraggiato a fare quello che ti piace fare, soprattutto le ragazze. Quando mi sono trasferito negli Stati Uniti, mi sono reso conto che, storicamente, si trattava di un ambiente completamente diverso.

Vassilieva descrive come crescendo, tra i suoi compagni di classe era perfettamente normale che entrambi i genitori lavorassero, quindi è rimasta scioccata quando si è resa conto che questo non era stato il caso per i coetanei cresciuti negli Stati Uniti. L’uguaglianza tra uomini e donne nella forza lavoro era un problema tema forte nella Russia sovietica fin dai primi anni ’20^th secolo.

“[The Soviet Union] non è stato del tutto negativo, anche se si può discutere se le ragioni dietro ciò fossero buone o cattive”, ha detto. “C’erano alcuni buoni artefatti, e uno è il modo in cui le donne venivano trattate allo stesso modo degli uomini, in particolare dopo la seconda guerra mondiale.”

Mentre le donne nordamericane furono incoraggiate a rinunciare al loro lavoro alla fine della seconda guerra mondiale per prendersi cura delle loro famiglie, in Russia la guerra ebbe un effetto duraturo. Tali atteggiamenti persistono ancora oggi.

Per la giovane Vassilieva, i primi sogni di diventare una ballerina hanno gradualmente lasciato il posto alla consapevolezza che le discipline tecniche avrebbero potuto essere più adatte.

“Le discipline tecniche mi erano più chiare ed era più facile capire cosa significa fare le cose bene”, ha detto. “Se stai cercando di risolvere un problema di matematica, è chiaro e obiettivo: l’hai risolto oppure no. Quando provi a realizzare una composizione, la qualità della tua composizione è molto più soggettiva.”

Vassilieva ha completato un master in informatica e ingegneria del software—che a suo dire era principalmente matematica applicata—prima che un colpo di fortuna la portasse all’Università di Grenoble, e in seguito a cambiare argomento del suo dottorato. tesi.

“Segui nel momento ciò che ti interessa, quindi non posso dire di aver sognato fin dall’inizio di essere esattamente dove sono adesso”, ha detto, sottolineando che allora l’intelligenza artificiale non esisteva nella stessa forma.

Dopo il master, l’insegnante di francese di Vassilieva l’ha incoraggiata a fare domanda per uno stage in Francia, e lei ha scelto l’Università di Grenoble poiché era quella più vicina al suo background in matematica applicata ed era vicina alla bellezza delle Alpi francesi.

“Solo quando sono arrivata lì ho capito che il team a cui stavo unendomi era concentrato sull’intersezione tra il recupero delle informazioni e la visione artificiale”, ha detto. “Sono rimasto completamente affascinato dall’argomento e quando sono tornato da quello stage, ho cambiato il mio dottorato. consulente e ho cambiato il mio dottorato di ricerca. argomento di tesi sul recupero di immagini basato sul tempo.

La visione artificiale all’epoca utilizzava forme più semplici di machine learning (ML) per l’estrazione di funzionalità, portando Vassilieva a perseguire un percorso di carriera nel ML. È entrata a far parte degli Hewlett Packard (HP) Labs, a San Pietroburgo, in Russia, per lavorare sia sulla visione artificiale che sull’elaborazione del linguaggio naturale nel 2007 e ha trascorso lì 11 anni prima di unirsi alla startup di chip AI Cerebras nel 2019.

Presso HP Labs, Vassilieva ha guidato un team incaricato di identificare i requisiti di elaborazione per diversi carichi di lavoro analitici, tra cui deep learning (DL), simulazioni Monte Carlo, inferenza di grafici e molti altri tipi di analisi dei dati e algoritmi analitici.

“Attraverso quel lavoro, mi sono formata un’opinione su quale sarebbe una buona architettura hardware o quali proprietà voglio avere nell’hardware per essere efficiente per il deep learning”, ha affermato.

Sebbene da allora gli algoritmi si siano evoluti in modo significativo, all’epoca i problemi maggiori riguardavano l’addestramento con batch di grandi dimensioni e la distribuzione dell’addestramento su molte GPU, problemi che oggi sono solo parzialmente risolti.

L’architettura su scala wafer di Cerebras corrispondeva alla visione di Vassilieva riguardo alle proprietà che dovrebbe avere un’architettura hardware DL efficiente, ma entrare a far parte di una startup in fase iniziale era molto diverso dal lavorare in una grande organizzazione globale come HP.

“È stato interessante entrare a far parte di un’azienda che ha una missione: dove tutti parlano la stessa lingua e hanno lo stesso obiettivo”, ha affermato. “È dinamico ed entusiasmante, puoi indossare molti ruoli diversi, quindi significa più libertà, ma la ragione principale è che l’intero team è guidato da un unico obiettivo, e non si può dire lo stesso per le grandi imprese.”

Vassilieva, 43 anni, ha affermato di non vedere sfide diffuse e universali per le donne oggi nell’industria dei semiconduttori.

“Immagino di essere fortunato ad essere accettato per quello che sono, ma [at this stage of my career] Non trovo difficile dire apertamente quello che penso, non mi faccio intimidire dagli uomini di alto rango e credo che la comunicazione aperta sia il modo più prezioso e diretto per portare a termine le cose”, ha affermato.

Anche se ammette che questo tipo di fiducia in se stessi sarebbe stato più difficile da trovare da giovane, consiglia alle ragazze e alle donne che la fiducia è ancora fondamentale, per quanto difficile possa essere.

“Nel complesso, osservo che i ragazzi e i giovani sono in media più persistenti e più sicuri di sé”, ha affermato. “Non sapevo come farlo [earlier in my career]Ma [women] bisogno di trattare [themselves] come uguali…. Dobbiamo credere che possiamo fare molte cose, e forse fidarci di più di noi stessi ed essere più fiduciosi in quello che facciamo”.