DescartesLabs:Gary Lang加入笛卡尔实验室成为新工程主管

2019年06月24日 由 明知不问 发表 237575 0
随着笛卡尔实验室的迅速发展,我们不断增加执行团队,Gary Lang成为了新工程主管。

Gary之前是亚马逊商业的技术副总裁。在那期间,他将团队从0人增加到450人,在亚马逊HQ2项目上工作,并负责构建亚马逊商业背后的技术。

Gary的执行生涯包括担任Blackboard的产品开发和云运营高级副总裁,在微软为Visual Studio和.NET运行开发,以及在Autodesk工作,他最初担任AutoCAD for Macintosh的程序员,最终担任平台与全球工程副总裁,领导一个1100人的团队。

我们非常高兴他能够加入笛卡尔实验室,继续雄心勃勃的计划,创建一个数据精炼库,以了解地球的自然资源。

访谈


Mark:你认为技术如何帮助那些拥有传统实体业务的公司?

Gary:软件的历史一直是自动化推广之前的手动过程之一。我们已经做得很好,使人类能够在一定的时间内做更多的事情,特别是对于业务的功能性部分,这是在它们的核心任务之外,在许多行业是物理产品和服务。现在,我们能够自动化这些公司的实际任务,这些实体企业可以使用这些自动化的方法来交付核心任务,或者转换任务来处理新的机遇。

Mark:你的第一份工作是什么?这些经历是如何让你成为今天的高管的?

Gary:报纸运营商。报纸载体。我找到了一种方法来识别到这个城市的新航班,然后给每一位潜在的新乘客打了电话,包括我的经理在内,没有人知道我是怎么做到的,我也不想告诉任何人。正因为如此,我赢得了无数的奖项和旅行。这段经历让我认识到,以独特的方式寻找销售机会可以让一家企业与众不同,并为任何规模的企业创造竞争优势。从那以后,我一直在寻找类似的机会推动销售,帮助我的公司赢得客户。

Mark:请告诉我你在亚马逊的经历如何改变了你对技术和客户的看法?

Gary:在产品方面,我一直以客户为中心/以人为本,但亚马逊的一切都始于客户并向后工作。这个简单的操作原则使产品和用户同理心制度化,仅举两个好处。从花钱购买家具到选择产品功能,我们应该始终扪心自问客户将如何受益。

Mark:对于类别创建,后端技术等,你认为笛卡尔实验室和亚马逊之间有什么相似之处吗?

Gary:亚马逊因将机器学习应用于面部识别,自然语言处理以及其他客户推动因素的产品推荐,实现和基于云的平台和服务而闻名。笛卡尔实验室是这些服务提供的交叉点,这通常需要平台公司无法解决的深层创新。

Mark:是什么吸引你到笛卡尔实验室?

Gary:笛卡尔实验室的机会似乎与深度学习AlphaGo的成功一样新。它不可能在5年前完成。当我为Autodesk运行地理空间软件的产品开发时,我们的客户要求在卫星数据和LiDAR数据的交叉点进行分析,但我们没有实用的基础设施来提供它。虽然仍然很困难,但笛卡尔实验室似乎准备做这些事情。

Mark:到目前为止,你对团队和公司的印象如何?

Gary:这是一个严格意义上的实验室团队。我们在这里看似不可能。在最近看过阿波罗11号纪录片之后,我看到了与那个moonshot的野心和崇高追求之间的相似之处,以及实际了解地球实时行动的moonshot。

Mark:在一个高增长的创业公司,决定把重点放在哪里以及对什么说不至关重要,你如何让团队保持专注,并帮助他们知道对什么说不?

Gary:通常情况下,对客户痴迷会导致良好的决策。最好的公司将其作为简单驱动程序之一。但出于财务和实施方面的原因,节俭在初创公司中应受到全面重视。

Mark:你觉得搬迁到圣达菲最令人兴奋的是什么?

Gary:作为一名土生土长的旧金山人,我认为我们已经达到了硅谷的顶峰,同时持久的高清通信系统和无处不在的云协作恰好及时出现,以改善其影响。在全球产品经济中,能够从任何地方开展全球业务现在都是一项要求,而不是一项功能。那为什么不从美国新墨西哥州来做呢?

Mark:你希望为笛卡尔实验室带来什么?今年你会关注什么?

Gary:我在大学里研究过神经网络但别人说这是不切实际的,所以当AlphaGo击败世界冠军Go玩家之后我再次对它感到兴奋,因为很明显摩尔定律使它们不仅实用而且可以改变游戏。从那时起,我开始专注于亚马逊的机器学习应用。我还在Autodesk运行地理空间产品开发,在那里我共同创建了OSGeo开源基础,用于广泛提供地理空间工具。我很高兴将这些经验应用于为笛卡尔实验室的客户,提供改变游戏规则的产品和服务。
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