Ayla bouwt computersystemen die automatisch witwaspraktijken onderscheppen

Machine learning engineer, dat klinkt ingewikkeld. Hoe leg jij aan vrienden en familie uit wat je doet?
,,Dat vind ik soms best lastig. Meestal leg ik het uit door een voorbeeld te gebruiken. Dan vertel ik bijvoorbeeld over het computersysteem, Sentinels, dat we gebouwd hebben om automatisch verdachte geldtransacties te detecteren. Daarmee kunnen financiële instanties wit-waspraktijken onderscheppen.”

En dat heet dan machine learning?
,,Ja, een systeem leert zelf wanneer een transactie verdacht is op basis van data, zoals geldbedragen. Voor een keukenbedrijf is een transactie van 15.000 euro niet veel, voor een sokkenverkoper wel. Wij zorgen ervoor dat het systeem dit soort data gevoerd krijgt. Een ander voorbeeld is het systeem dat we voor een wetenschappelijke uitgeverij hebben gemaakt dat teksten automatisch leert categoriseren. Dat moesten de werknemers hiervoor met de hand doen.” 

_{De tekst gaat verder onder de vacaturetool.}

Wat is jouw rol precies als engineer?
,,Als ik aan een nieuw project begin, achterhaal ik eerst wat het probleem van de klant is. Daarna start je met een literatuurstudie. Want je wil natuurlijk dat je oplossing state of the art is. In ons vak verandert alles zo snel. Vervolgens onderzoek ik de data en kijk ik of we alles wel kunnen gebruiken voor het model. Daarna is het een kwestie van de data in de juiste vorm zetten zodat ze aan het systeem gevoerd kunnen worden. Vervolgens ga je aan de slag om het computersysteem te bouwen.” 

Wat vind je het leukst aan je werk?
,,Machine learning is een subgebied van kunstmatige intelligentie, iets dat me altijd heeft geboeid. Bij automatisch beslissingen nemen komt ethiek om de hoek kijken. Dat vind ik heel interessant. Je wil niet dat er iets insluipt dat voor een discriminerend model zorgt. Net zoals bij automatische sollicitatiesystemen die soms toch een voorkeur krijgen voor mannen door bijvoorbeeld data over hobby’s die mannen vaker hebben dan vrouwen. Daarom kijk ik altijd kritisch naar welke data ik wel of niet wil meenemen en hoe een model het in de praktijk doet.” 

Op welke momenten vind je je werk lastig?
,,Het is soms lastig om de juiste verwachting bij de klant te creëren. Sommige klanten denken dat kunstmatige intelligentie alles kan, terwijl dat niet altijd zo is. Zo werkte ik mee aan een medisch project waarbij meerdere partners dachten dat het systeem verregaande voorspellingen zou kunnen maken aan de hand van data van alle patiënten. Ik moest toen hun verwachtingen temperen.”

Krijg je weleens stress van je werk?
,,Als ik een deadline moet halen wel ja. Als er een fout in een machine learning model glipt dan wordt dat soms minder snel opgemerkt dan bij traditionele software. De voorspellingen van het systeem kunnen er namelijk best goed uitzien. Als je er pas achter komt als het systeem al half af is, dan is dat heel vervelend. Gelukkig werken we met pull requests, waardoor collega’s altijd meekijken met je werk. En ik doe dit werk natuurlijk niet alleen, ik zit in een team met mensen die me altijd kunnen helpen.” 

Hoe ziet het team eruit? Is het geen mannenbolwerk?
,,Er zijn in dit vak meer mannen dan vrouwen, maar daar merk ik zelf niets van. Er heerst geen mannencultuur in ons bedrijf. De mannen brengen net zo goed een zelfgemaakte taart mee naar het werk of delen hun honden- en kattenfoto’s met iedereen. Klanten verbazen zich soms wel over mij. Dan zeggen ze: ‘Je ziet er helemaal niet uit als iemand die dit werk doet’. Maar het zijn meestal mensen van buiten de IT die dit soort dingen zeggen.” 

Het is geen mannenbaan dus.
,,Nee, absoluut niet! Je moet kunnen programmeren en heel goed zijn in wiskunde, maar het is ook een heel creatief beroep. Vaak zijn er tientallen oplossingen te bedenken voor een probleem en je moet elke keer afwegingen maken in je opties. Daar moet je wel creatief genoeg voor zijn.” 

Zie je jezelf dit werk nog tot je pensioen doen?
,,Ik blijf mijn hele leven denk ik nog wel bezig met kunstmatige intelligentie. Ik vind het zo fascinerend. En de technologie is nog jong, dus er is ook in de toekomst nog heel veel werk voor mensen met mijn beroep.” 

Bekijk hier alle video’s van AD Werk: