Софийският офис на Hyperscience разширява дейността си и като център за поддръжка на клиенти

Красимир Маринов, съосновател на Hyperscience

Hyperscience разширява дейността си в България и като център за поддръжка на клиенти. Това съобщи пред Economy.bg Красимир Маринов, съосновател на технологичната компания, специализирана в областта на изкуствения интелект и автоматизацията.

Софийският офис винаги е бил в ядрото на разработката на продукта, а сега вече се превръща и в един от центровете за поддръжка на клиентите на Hyperscience в Европа. Компанията продължава да разраства екипа си в България, а наскоро се премести и в нов офис. „Продължаваме да инвестираме и развиваме екипа в България, тъй като силно вярваме в потенциала, който страната и местните технологични общности имат. Имаме десетки отворени позиции в сферата на продуктовата разработка, инженерство и машинно обучение“, казва Чарли Нюарк-Френч, Chief Operating Officer (COO) на Hyperscience. 

Какви нови възможности за кариера планира да предложи компанията, върху какви проекти работи екипът в България и какви са амбициите за развитие в страната? Вижте какво коментираха пред Economy.bg Красимир Маринов и Чарли Нюарк-Френч.

Как стартира Hyperscience, с какво се занимава и откога оперира в България?
Краси: Тримата основатели на Hyperscience сме инженери и работим заедно през последните почти 14 години, като сме преминали през три компании заедно. На база опита ни в първите две компании и нещата, които забелязвахме, че могат да се подобрят или липсват, решихме да доставим машинно обучение (автоматизация на база на изкуствен интелект) като стока, която може да бъде използвана от несофтуерни компании и различни бизнеси като основа за автоматизация и оптимизация на техни процеси. Това беше мисленето, залегнало още от първия ден на компанията. Ние разработваме изкуствен интелект и заменяме процеси в компаниите, които досега са били изпълнявани изцяло от хора. Наша иновация например е продукт, който чете ръкописен текст много по-добре от хора. 

Първият ни офис в България открихме през 2013 в София и наехме първите си двама инженери. 

Чарли: Hyperscience има история в България и присъствието ни тук винаги е било от решаващо значение за дългосрочната визия на компанията. Наскоро открихме ново, много по-голямо офис пространство в София, което ще допълни стратегията ни за Future of Work след пандемията. 

Преместихте се в нов офис в момент, в който много хора продължават да работят от дома си, а много компании преосмислят концепциите си за работа от офис. Какво стои зад това решение?

Чарли: Тази инвестиция има за цел да отговори на нуждите на нашия бързо разрастващ се екип, който през последната година достигна общо 350 в целия свят. Така допълваме философията на Hyperscience, че хибридната работна среда, в която хората могат да избират между офис, гъвкави и напълно дистанционни опции, е ключът към симбиозата между професионалния и личния живот.

Краси: В момента екипът ни в София наброява 80 души. Ние имаме интересна тенденция през последните 3-4 години – всяка година да удвояваме екипа си. Това се случи и през 2020 и следваме същата траектория и през текущата година. Отварянето на новия офис се случи по естествен път. Винаги сме се стремили да доставим едно от най-удобните места и като локация, и като офис за хората, с които работим.

Какви специалисти работят в компанията?
Краси: Ние сме сред центровете за разработка на Hyperscience, което означава, че основно фокусът ни тук са Backend и Machine Learning инженери, специалисти по тестване, продуктови мениджъри. Но същевременно с разрастването на клиентите ни и с нови локации като Европа и Австралия, започваме да се фокусираме и върху развитието ни като център за обслужване на клиенти.

Какви специалисти търсите и планирате да търсите?
Краси: Планираме да продължим да наемаме Backend и Machine Learning инженери и специалисти по разработка на софтуер. Нещо, което е сравнително ново за софийския офис, е да присъединяваме продуктови мениджъри. Планираме също да разширяваме екипа си за поддръжка на клиенти и да развиваме локация София, която е удобна като часова зона за клиентите ни в Европа и Австралия. Фокусираме се и върху екип, който ще се занимава с обработка на данни като основа за разработка на изкуствен интелект и машинно обучение.

Чарли Нюарк-Френч, COO на Hyperscience

Чарли: Продължаваме да инвестираме и развиваме екипа в България, тъй като силно вярваме в потенциала, който страната и местните технологични общности имат. Имаме десетки отворени позиции в сферата на продуктовата разработка, инженерство и машинно обучение. Също така предлагаме и нови възможности за професионалисти в областта на техническата поддръжка, обработката на данни и развитието на таланти.

Срещате ли предизвикателства в привличането на таланти и промени ли се нещо през последната година?
Краси: Наемането на най-добрите хора винаги е предизвикателство, тъй като много компании се борят за най-добрите. От една страна, нас ни улеснява фактът, че имаме добра репутация в София от гледна точка на култура и знания в екипите ни за разработка. От друга страна, продуктът, който разработваме, следва една от най-модерните напоследък тенденции на изкуствен интелект и машинно обучение. Има предизвикателства, разбира се, защото се опитваме да привлечем много специалисти и инженери наведнъж, за да може да скалираме разработката на продукта ни. Това е предизвикателство, което сме имали винаги, не бих казал, че нещо се е променило. Това, което е сравнително ново за нас, е, че станахме много по-добри и по-отворени към това да работим с хора в почти всички краища на света. Имаме хора на почти всички континенти.

А за офиса си в София наемате ли хора и от други градове?
Краси: Имаме хора, които работеха в офиса, но по време на пандемията се преместиха в други градове. Имаме и хора, които привлякохме по време на пандемията и които работят от други населени места. Това е част от модела ни на работа. 

Какъв модел на работа следвате в момента и как ще работите в бъдеще?
Краси: Много ни е трудно да правим планове в дългосрочен план, тъй като не знаем как ще се промени света. Това, което правим краткосрочно и оптимизираме и което сме правили винаги, е да сме максимално гъвкави и да създадем максимален комфорт за хората, с които работим. Моделът, който използваме, е хибриден. Има хора, които идват постоянно в офиса и за тях така е по-комфортно. Имаме и хора, които идват определен брой дни в офиса, както и такива, които работят само отдалечено. Предлагаме максимално най-гъвкавия модел на работа. Нямаме изискване към хората да идват задължително в офиса. Ние сме свикнали на такъв стил на работа и отпреди пандемията, тъй като винаги сме работили с локации на няколко континента.

Наблюдавате ли някакви промени при подбора на ИТ таланти? Промениха ли се изискванията и очакванията на кандидатите?
Краси: Те винаги са били взискателни към възможностите за развитие в компанията, но това, което се промени, са очакванията за предоставяне на гъвкавост. Ние също станахме много по-отзивчиви на тези изисквания, за да можем да присъединим топ хора, независимо къде се намират. Другата промяна е, че инвестираме много повече в обучение. Имаме регулярни стипендии, които хората могат да използват за нови курсове и за професионално израстване във всяка една насока.

Чарли: Някои от промените, които забелязваме, отразяват предизвикателствата, които COVID създаде през изминалата година. Гъвкавостта е основен приоритет за най-добрите таланти в световен мащаб, но със същата тежест е и човешката нужда да изграждаме дълготрайни, значими отношения. Като глобална компания  се стремим да разрешим това не само като инвестираме в офисите си (разширяваме центровете на Hyperscience в София, Ню Йорк, Лондон, Торонто), но и като предоставим възможност на хората, които предпочитат напълно дистанционна  работна среда, да се възползват. Непрекъснато подобряваме нашия пакет от придобивки за служители и въвеждаме нови политики, сред които 6 месеца допълнителен напълно платен отпуск за родители, месечни надбавки за грижи за деца, бюджети за работа от вкъщи и др.

В началото на 2021 г. подновихме една любима инициатива, наречена Hyperscience Learn - образователна програма, вдъхновена от желанието на екипа ни да споделя ентусиазъм, знания и опит в сферата на машинното обучение (ML). Програмата е предназначена и разработена за ML специалисти, софтуерни инженери и студенти, които искат да продължат да растат и да развиват своите умения в тази непрекъснато развиваща се област. По този начин се стремим да подкрепяме местната екосистема и да развиваме дългосрочно таланти на различни места.

Търсите топ специалисти, но мислили ли сте в посока наемане на хора без опит и провеждане на вътрешни обучения?
Краси: Винаги сме били консервативни в това как да растем, като запазваме топ качество. Но може би вече преминахме границата, в която можем да наемаме само опитни специалисти. Да, имаме вътрешни обучения и планираме програма, по която да привлечем стажанти в почти всичките ни офиси, като насочваме все повече усилия в тази насока. 

Какви проблеми решава Hyperscience и върху какви проекти работите?
Чарли: Икономическата несигурност и променящите се пазарни условия означават, че бързо развиващите се организации се обръщат към AI по-бързо от всякога. Интегрирането на наследени бизнес системи (често комбинация от ръчни процеси, наследени технологии или персонализиран код) е огромно за нашите клиенти, натоварени с управлението на критично важни бизнес процеси. Организациите изискват по-добра алтернатива на съществуващите инструменти (които често се фокусират само върху пресъздаването на съществуващи процеси). Тук се появява Hyperscience.

Ние самите, като бързоразвиваща се технологична компания, добре разбираме нуждите на сектора и помагаме на някои от най-големите световни финансови, застрахователни компании и правителствени организации да обслужват по-добре своите клиенти. Правим това, като автоматизираме бавни, скъпи и склонни към грешки ръчни процеси. Освобождаваме капацитет на служителите и други критични за нашите клиенти ресурси, за да могат хората да се съсредоточат върху качественото обслужване на крайните потребители, задвижването на бизнеса напред и решаването на сложни, креативни проблеми. За крайните клиенти резултатът е по-плавна обработка на искове, значително намален риск от човешка грешка  и ускорен процес по обработка на данни – осезаеми и измерими въздействия, които са от полза за обществото.

Инвестирайки в иновативни технологии за автоматизация, бързо развиващите се технологични лидери преосмислят работните си процеси и да изграждатнова дигитална линия, която безпроблемно организира работата между софтуера и хората. Позволявайки свободен поток от данни, компаниите могат да повишат качеството на своите бизнес решения, да улеснят организацията и да създадат по-подготвена работна сила за посрещане на бъдещето.

Какви са тенденциите в изкуствения интелект и машинното обучение и как те ще променят начина ни на живот и работа в бъдеще?
Чарли: Компании в цял свят преосмислят начина си на работа с цел намаляване на ограниченията, съпровождащи ръчното въвеждане и обработване на данни, модернизиране на съществуващите процеси и отключване на по-гъвкав, ориентиран към клиента подход. Интелигентните технологии за автоматизация, които използват най-новите постижения в AI и машинното обучение (ML),  се превръщат във все по-критичен фактор в работата с големи обеми данни, елиминирането на грешки, породени от човешки фактор, по-бързата и надеждна обработка на информация.

Като лидер и ключов участник в AI общността, Hyperscience има за мисия създаването на свят, в който организациите имат възможност да изграждат, управляват и променят бизнес процесите си така, както днес управляваме даден софтуер – бързо и лесно, с активиране на съответната актуализация. Ако си представим една производствена монтажна линия със суровини и готови продукти,  платформата на Hyperscience по подобен начин организира данни, хора и процеси в дигитални монтажни линии със софтуер, който върши част от работата и безпроблемно предоставя информацията, от която хората имат нужда, за да вземат по-точни и бързи бизнес решения.

Един застраховател, част от Global 200, с когото работим, например получава над 20 милиона страници (част от живото- и пенсионно застрахователните си услуги) всяка година. Разчитайки изцяло на ръчно индексиране, дефиниране и въвеждане на данни, компанията бързо идентифицира нуждата от по-устойчиво решение, което да им позволи да отговарят своевременно на нуждите на своите клиенти и да поддържат конкурентно предимство спрямо пазара. Такова решение е разработената от нас платформа за интелигентна обработка на документи, която скоро след въвеждането при конкретния клиент реализира 70-процентно намаление на ръчното въвеждане на данни, намалено време за  транзакция около 30 минути,  по-позитивно потребителско изживяване и много спестени ресурси за служителите, които да се концентрират върху създаването на по-иновативни продукти и услуги.

Кои са нещата, с които най-много се гордеете от позицията на ръководители в компанията?
Краси: Едно от нещата, с които много се гордеем, е, че за сравнително кратко време от една малка и непозната компания ставаме лидер в областта на автоматизацията на бизнес процеси. Лидер не само от гледна точка на качество на продукта, но и на иновативност. Обратната връзка, която получаваме от клиентите, звучи обикновено така: „Вие сте най-добрите, не сме виждали такова нещо досега“.  Това е може би един от най-големите мотиватори за всички хора, които работят тук.

Чарли: Присъединих се към Hyperscience през 2019 г. По това време се бях срещнал вече с около петдесет компании в търсене на възможност, която истински да ме вълнува. Никоя от компаниите не успя да се сравни с Hyperscience по отношение до продуктовата иновация, силата и страстта на екипа и смисъла на дългосрочната бизнес визия.

От основаването си до днес технологията на Hyperscience се е развила чрез принципите на софтуерно дефинирано управление (SDM), които осигуряват хоризонтална автоматизация от край до край и предизвикват съществуващите подходи за автоматизация. Платформата Hyperscience позволява на бизнеса да използва комбинация от блокове и работни потоци за изграждане на вертикални решения, които автоматизират бизнес процеси. Тези блокове са целенасочено разработени функции за обработка на документи, като например класификация, извличане и съпоставяне, с независима конфигурируемост, която позволява на потребителите да преобразуват неструктуриран вход на данни в конкретен бизнес резултат. Нашата технология автоматизира 95% от въвеждането на данни с над 99,5% точност, надминавайки далеч средния процент на точност в индустрията, който се движи около 55%.

2020 беше година на безпрецедентна промяна за нашите клиенти и в резултат на това видяхме 10 пъти увеличение на използването на платформата. Гордеем се с нашия динамичен растеж, но това, което ме вълнува още повече, е бъдещето и възможността да изградим нещо истински значимо. С екип от световна класа и постигнатите до момента резултати Hyperscience е на път да се превърне в световен лидер в автоматизацията на бизнеса.

Повече информация за компанията и свободните позиции в момента вижте в профила на HyperScience EOOD в JOBS.bg тук