从石油工程到机器学习

楚克伍迪·楚克伍佐伊是一位应用科学家，目前在某中心的软线发现科学团队工作。

跨界起点

2008年，楚克伍佐伊从尼日利亚来到美国，在路易斯安那州立大学攻读石油工程和应用数学双硕士学位。这是他首次乘坐飞机，也是第一次踏上美国的土地。

“当飞机降落在美国时，感觉就像来到了一个完全不同的星球。“他回忆道，“我多么希望能重温那种奇妙的感觉，亲眼见证之前只在电影中看到的一切。”

楚克伍佐伊的科学之路始于童年时期。他的父亲是一名建筑工程师，从小就鼓励他和五个兄弟姐妹学习数学和科学。

“在尼日利亚，理科学生只有两个选择：工程或医学。“楚克伍佐伊说，“我对医学没有兴趣，一直都知道自己想从事计算工作，用技术来解方程。”

在尼日利亚联邦理工大学米纳校区就读期间，他最初主修土木工程，但大二时转向了化学工程，受到尼日利亚蓬勃发展的石油和天然气行业的吸引。

完成博士学位后，楚克伍佐伊再次转变方向，投身机器学习领域。

“机器学习正在兴起，我想看看如何通过自己的应用数学背景为这个新兴领域做出贡献。“他解释说，“我不喜欢闲着。所以在完成博士答辩后、毕业前的几个月里，我忙着写代码，自学机器学习，纯粹是出于好奇，因为我需要保持思考和学习的习惯。”

他编写的代码实现了地下地层中多物理场流体流动、热量和固体变形的有限元解法，这些代码被路易斯安那州立大学的一个研究项目采用，运行在高性能计算机上。

某中心的招聘人员联系他时，他对应用科学家的职位产生了浓厚兴趣。

“在我看来，某中心是唯一大力投资机器学习来解决商业问题的机构。“楚克伍佐伊说，“我查看了几位在某中心工作的应用科学家的LinkedIn资料，发现其中一些人像我一样没有传统的计算机科学背景。我觉得自己很适合这种环境。”

虽然从石油工程转向机器学习看似重大转折，但楚克伍佐伊强调这两个学科有着相同的基础——数学。

“我的研究生项目重点是通过应用数学方程进行编码和解决问题，这本质上是机器学习的基础。“他解释道。

2019年6月，楚克伍佐伊加入了某中心的买家风险防范团队，该团队使用机器学习算法来帮助预防某中心商店的欺诈行为。他还与欧洲和美国的买家及卖家团队合作。

“买家风险防范团队汇集了来自不同背景的应用科学家。“他说，“由于我当时没有任何实际的机器学习经验，这里是我建立知识基础的理想起点。我做了很多演示，问了很多问题，也倾听了很多。”

2020年，他在公司内部的年度机器学习会议上做了报告，并计划今年再次分享。2021年12月，他接受了新挑战，专注于根据季节改善某中心商店时尚商品的搜索相关性，从夹克到牛仔裤再到背包。

具体来说，他正在开发一个季节性模型，帮助客户在请求时找到当季产品。

“因为如果我们在夏季向客户展示冬季商品，他们满意的可能性非常低。“他解释说，“但当我们展示更相关的商品时，我们会看到更满意的客户。”

构建安全、无缝的购物体验给楚克伍佐伊带来了成就感。

“看到我的工作对客户的影响——从预防欺诈到帮助购物者找到他们正在寻找的最佳、最相关的产品——这给我带来了巨大的快乐。“他说，“吸引我来到某中心的原因之一是，我们帮助解决的问题具有全球性且几乎立竿见影的影响。你可以实时看到工作的成果。”