Autue Kuzin（Kaggle ID: @drn01z3）来自 ods.ai 社区，拥有物理和应用数学的硕士学位背景，目前在 X5 零售集团（俄罗斯最大的多业态零售商）担任计算机视觉主管。在供职于 X5 集团之前，他在 Dbrain（Dbrain.io）担任首席数据科学家，也曾在 Avito（全球第二大分类信息网站，隶属于 OLX 集团）担任数据科学家。
以下为采访内容：
Sanyam Bhutani：您好！Artur 大师，感谢您百忙之中接受我的采访。现在，您是一名 Kaggle 竞赛大师，也是 Kaggle 的讨论专家及 Kernels 论坛专家。实际上，您拥有物理学和应用数学的学术背景。那么，您当初是如何对机器学习和 Kaggle 产生兴趣的呢？
Artur Kuzin：当我还是一名学生的时候，我在实验室工作的同时尝试参与了许多不同的活动。当时，我的几个朋友被拉去一家陌生的初创公司工作，从事人工智能的开发。时至今日，我仍然想不通我当时是如何被说服的，因为在那个时候，这样的工作与我原本的生活相去甚远。这些任务大多与计算机视觉有关。
这家初创公司很有趣，也很多元化。但现在看来，我觉得那时我的成长速度还是太慢了。当我开始参加 Avito 组织的机器学习竞赛时，我感觉自己才得到了真正的提升。在我第一次参与的关于汽车分类的比赛中，我获得了第三名。为此，我感到很激动，也充满了动力。在接下来的 Avito 组织的比赛中，我获得了第一名。正因为如此，我被他们录用了。
Sanyam Bhutani：您目前在 X5 零售集团担任计算机视觉主管，过去几年一直在数据科学领域工作。Kaggle 在您的职业生涯中的意义何在呢？这和您的其他项目有关吗?
Artur Kuzin：在 Avito 比赛中获胜后，我意识到这些机器学习比赛是一项非常酷的活动，有着独特的氛围。从那以后，我一直努力参与有趣的比赛。在这段时间里，我一直有一份全职工作，而 kaggle 看起来就像是第二份没有报酬的工作（是的，实际上一些 kaggle 比赛会设置一定的奖励，但它们很难称得上是稳定的工作）。
在 Kaggle Dstl 卫星图像特征检测大赛发布后，Vladmir Iglovikov（Kaggle: @iglovikov）鼓励我和其他许多顶级团队的参赛者参与到这项赛事中，我十分感谢他！这是一场艰苦卓绝但又妙趣横生、令人激动的比赛。从那时起，我意识到自己已经对 Kaggle 比赛上瘾了！时至今日，比赛本身并没有促使我开展自己的项目。但是，我经常接触到一些向我提供有趣的工作机会的人。
Sanyam Bhutani：您能介绍一下您在当前的工作中所扮演的角色吗？您现在在做什么项目，您在其中的角色是什么？
Artur Kuzin：X5 零售集团最近成立了视频分析部门。该部门的任务是使用计算机视觉技术开发和实现解决方案，任务包括对货架上的商品是否可以获得进行分析、队列控制、客户分析、员工分析等。我领导着一个由 10 名工程师和研究人员组成的团队。团队的任务包括机器学习和计算机视觉领域的研发，以及封装从塑造硬件架构到与数据仓库集成的整套解决方案。
Sanyam Bhutani：您在许多比赛中都取得了惊人的战绩。能告诉我您最喜欢的挑战赛是什么吗？
Artur Kuzin：对我来说，最重要、最有意义的比赛经历莫过于在第二届 Kaggle IEEE camera 大赛中获得第二名。在职业生涯的那个阶段，我曾经考虑过担负起一个团队领袖的角色，但是我并不确定自己是否能够胜任。于是，我决定在 kaggle 比赛中试着扮演该角色。通常，团队中的每个人都会从头到尾开发自己的解决方案。然后有人负责将这些方案整合起来或建立二级模型。我们却选择了另一条道路。Arthur Fattakhov 负责收集数据，Ilya Kibardin 负责训练模型。而我只是给他们提供硬件、想法和建议。我自己动手完成的唯一的部分就是过滤数据、并在截止日期前 5 分钟将最终用于提交的结果混合起来。结果是，我们从 public leaderboard 上的第六名进步到了 private leaderboard 上的第二名。这让我有了坚定的信心领导团队。
你可以查看下面的两个资源链接，获取该竞赛解决方案的相关信息：
一个带有英文字幕的视频（https://youtu.be/ETh8bJ_xKGA）
一篇博文（https://hackernoon.com/ieees-camera-identification-challenge-different-approach-to-teaming-up-28da44dfe635）
我们最后也决心在排行榜上获得较高的排名。我们与 Vladimir Iglovikov 以及他的研究生合作撰写了一篇论文，并在 2018 IEEE 国际大数据会议上展示了相关工作（摘要链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8622031）
Sanyam Bhutani：您在单人比赛和团队比赛中都取得了骄人的成绩。对于 kaggler 新人，您在组建团队方面有何建议？
Artur Kuzin：如果你是第一次参赛，我强烈推荐你参加一个团队。此外，你十分需要找到一个有经验的参与者（至少在 Master 水平）。他不会犯愚蠢的错误，也不会太紧张。同时，对于团队来说，最好有一个熟悉开发实践的人，并且能够调整开发进度，将其拆分为常见的数据折叠、git、交换数据的位置和讨论的位置。
事实上，即使是对于经验丰富的参赛者来说，加入一个团队也会更好。我认为组建一个拥有不同水平技能的团队很有价值。年轻人和没有经验的人通常会极具热情，所以如果你正确地激励他们，你可以让他们甘愿做一些「无聊」的事情，比如清理数据和测试重要的假设。Middles / kaggle 大师可以在高级团队成员的督促下编写出良好的代码。Senior/ Kaggle 特级大师可以成为解决方案架构师，并将工作完全委托给其他人。
Sanyam Bhutani：您现在期待什么样的挑战？如何才能让您决定参与一项新的竞赛？
Artur Kuzin：现在，我面临的主要挑战是在 X5 零售集团推出一个大型项目，我全身心专注于此。然而，我仍然认为参加竞赛是很有价值的（特别是如果他们与工作相关）。例如，目前有一个关于鲸鱼的竞赛，该任务非常类似于定义货架上的商品。
Sanyam Bhutani：如果给他足够的时间，您认为 Kaggle 能够给参赛新人带来什么样的机会？
Artur Kuzin：Kaggle 让你能够非常快速地提升一些特定的技能。通过正确的方法，这些技能可以转化为工作所需的特质。此外，这些竞赛让你可以尝试很多不同的任务，大大扩展你的知识面。最后，如果你能找到一个像 ODS.ai 这样友好的技术社区，那将会非常有趣。
如果我们谈论的对象是更有经验的大师或特级大师级别的参赛者，那么对他们来说，这是一个试着成为团队领导者的机会。在工作中，仅仅因为你想成为一个团队领导者，你就能成功地做到这一点的情况是非常罕见的。但如果能够在这种竞赛中有很成功的领导表现，那么通往领导生涯的道路就会容易一些。
就我个人而言，我用 kaggle 来寻找有智慧的人。例如，我与 Ilya Kibardin 和 Miras Amir 一起参加了多项比赛。所以他们是我在 X5 零售集团团队的候选人名单上的首选。
最后需要强调的一点是，Ilya 和 Miras 在 kaggle 上的成就是让他们获得高薪的原因之一（尽管他们还是学生）。
Sanyam Bhutani：对于想在深度学习比赛中取得好成绩的初学者，你有什么好的建议（他们自己往往没有强大的 GPU 集群系统）？他们怎样才能战胜数不胜数的对手呢？
Artur Kuzin：我认为可以采取下列策略：
1. 寻找计算资源。这些计算资源可以是 Kaggle GPU kernels，也可以是谷歌云的积分，或者是学术用的 AWS。
2. 尽早开始参与。计算资源的缺乏可以通过时间和尝试次数来弥补。
3. 当你得到一个不错的结果时，你可以与具有计算资源的更有经验的参赛者合作。
4. 奋战到底。
Valery Babushkin 亲自实现了这样的策略。他根本没有任何显卡，然而他却能够在 Kaggle Carvana 竞赛中取得不错的结果。因此，我与他组队并最终得到了金牌。
Sanyam Bhutani：当你开始从事一项新的比赛时，你要做的第一步技术准备是什么？
Artur Kuzin：下面给出的套路很典型：
1. 我会阅读任务描述，逛逛论坛。如果没有发现数据泄露，那么你可以决定参与其中。
2. 探索性数据分析
3. 将数据折叠，并考虑一些局部验证方案
4. 准备对比基线
5. 接下来的步骤取决于具体竞赛
Sanyam Bhutani ：对于读者们以及像我这样想成为更优秀的 Kaggler 的新人来说，您对我们有什么好的建议吗？
Artur Kuzin：也许我的观点有些独特。但我坚信，最重要的是有能力去渴望和痴迷于某件事。这是一种对事物感兴趣的能力，不要半途而废，要坚持到底，奋战到最后一秒。如果你有这种愿景，那么你就会明白如何做到最好。
Sanyam Bhutani：如今机器学习技术飞速发展，请问您如何才能紧跟该领域最新的进展？
Artur Kuzin：机器学习领域几乎所有最近发生的事件和结果都在 ODS.ai 中有所讨论。但我对学术上的发现并不感兴趣，我感兴趣的是实用的技术，这些技术可以让我训练出一种准确、轻量级的模型用于生产。在这方面，你可以关注在比赛结束后给出的解决方案的概述。一些参与者甚至会将源代码和他们的解决方案一起分享给大家，这是非常值得尊敬的。
Sanyam Bhutani：您认为该领域最激动人心的发展是什么？
Artur Kuzin：我仍然对 AlphaStar 印象深刻。我们生活在一个非常有趣的时代。我认为这是将很快改变我们生活方式的重大发现的开始。
Sanyam Bhutani：你对机器学习这一领域有什么看法，会不会认为它被过度炒作了？
Artur Kuzin：我认为机器学习肯定是被炒作过头了。但这并非无缘无故。在我看来，这个领域的成功并不是虚假的，因为现在很多公司都在大量不同的应用程序中使用机器学习。劳动力市场似乎也仍然不稳定。但是随着时间的推移，机器学习的能力水平将会提高，并且一切都将得到平衡，就像在通常的软件开发中发生的那样。
Sanyam Bhutani：在采访结束前，你对于那些渴望有一天像你一样成功，但却对如何开始比赛感到不知所措的新手有什么建议吗？
Artur Kuzin：现在就开始吧！想做就做！事在人为。我不认为自己有什么非凡的才能，也不认为自己有多聪明或精明。我有一群朋友，他们在各方面都比我好。但我确信，勤能补拙！
原文链接：https://hackernoon.com/interview-with-kaggle-grandmaster-lead-data-scientist-at-dbrain-artur-kunzin-28f516a91e3