22.4 C
București
duminică, 21 iulie 2024
AcasăAlegeri 2016Assistant Professor, Universitatea Stanford: "Ambiţia şi dorinţa de a face lucrurile cât...

Assistant Professor, Universitatea Stanford: „Ambiţia şi dorinţa de a face lucrurile cât mai bine mă definesc”

Dan Andrei Iancu, absolvent a trei universităţi de top mondial, Yale, Harvard şi Massachusetts Institute of Technology, crede că nu ar fi avut puterea să plece din ţară dacă nu-l caracterizau ambiţia şi dorinţa de a face lucrurile cât mai bine. Mai mult, românul plecat în State de peste nouă ani mărturiseşte că s-a bucurat acolo de un sistem care i-a oferit şcoli excelente, cu programe riguroase, profesori extrem de capabili, studenţi foarte interesaţi şi suficiente resurse pentru a dobândi experienţă educaţională utilă şi plăcută.

În momentul de faţă, Dan Andrei Iancu a fost acceptat să predea în cadrul Universităţii Stanford, locul unde îi va permite în continuare să se ocupe şi de cercetare. Dacă este să se întoarcă în România, în primă fază, Iancu ar încerca să intre în legătură cu colegii din mediul academic român, cât şi cu companiile care ar fi dispuse să aplice metode analitice pentru a-şi îmbunătăţi operaţiunile.

Povestiţi-ne câteva lucruri despre dumneavoastră. Ce vă ­caracterizează cel mai mult?

Actualmente, sunt assistant professor la Universitatea Stanford, în Statele Unite ale Americii. Anul trecut, mi-am terminat doctoratul la MIT (Massachusetts Institute of Technology), în cercetări operaţionale, o disciplină la interfaţa matematicii aplicate, informaticii/ingineriei şi ­business-ului, care se ocupă cu modelarea şi optimizarea sistemelor complexe. Am ajuns în SUA cu nouă ani în urmă, când m-am transferat de la Facultatea de Automatică şi Calculatoare a Politehnicii din Bucureşti.

Este oarecum greu de spus exact ce mă defineşte, însă poate că două dintre trăsăturile relevante sunt ambiţia şi dorinţa de a face lucrurile cât mai bine. Fără ele, nu cred ca aş fi fost suficient de puternic să plec din România sau să termin programele de studiu în care m-am angajat. În acelaşi timp, au fost şi un factor important în alegerea domeniului tezei doctorale. Disciplina cercetărilor operaţionale este numită informal şi „science of the better”, pentru că principalul subiect de studiu e construirea de modele matematice care să explice cum anumite procese sau operaţiuni se pot desfăşura „mai bine” sau chiar „optim” relativ la anumiţi metrici de performanţă.

Pe lângă MIT, aţi absolvit şi Yale şi Harvard. Cum aţi ajuns la toate aceste universităţi ?

Când eram încă la Politehnica din Bucureşti, am aplicat pentru transfer la Yale. Procesul e destul de standardizat. Trebuie trimis un dosar ce conţine rezultate de la diverse teste, câteva eseuri şi scrisori de recomandare de la profesori. Am avut norocul de a fi admis la trei universităţi şi am ales să merg la Yale. La Harvard şi MIT am fost apoi admis pentru studii post-universitare, respectiv masterat şi doctorat.

Când aţi plecat din România, ­anticipaţi tot acest parcurs?

Nu, cu siguranţă că nu ştiam ce mă aşteaptă şi nici obiective pe termen foarte lung nu aveam. La vremea aceea, tot ce îmi doream era să încerc un nou sistem, despre care foarte multe persoane nu aveau decât cuvinte de laudă.

Ce v-a determinat să întrerupeţi studiile de la Politehnică?

Decizia de a pleca în Statele Unite am luat-o în cursul celui de-al doilea an de facultate. Eram puţin dezamăgit de lipsa de valoare pusă pe educaţie. Aşa cum percepeam eu situaţia, o bună parte dintre studenţi şi profesori participau la cursuri mai mult de nevoie, decât din dorinţă. Studenţii doreau mai mult diploma aducătoare de noi posibilităţi de angajare, decât asimilarea informaţiilor prezentate. Profesorii, adesea conştienţi de atitudinea studenţilor, răspundeau prin acelaşi nivel de efort în inovarea materialului sau a modului de prezentare. Desigur, erau şi excepţii în ambele tabere, însă impresia mea generală era mai degrabă de dezinteres şi inerţie. În acelaşi timp, angajatorii nu păreau a pune prea multă greutate pe o performanţă academică bună, ci pe experienţa de muncă. Aşa că m-am hotărât să trimit câteva aplicaţii de transfer la facultăţi în Statele Unite.

Dacă rămâneaţi aici, unde v-aţi fi văzut acum?

Cel mai probabil, aş fi lucrat în industria de IT, ca software engineer.

Revenind la studiile ­nord-americane, cum aţi ­caracteriza cele trei experienţe de la cele trei universităţi de top mondial?

Primesc această întrebare destul de des şi de fiecare dată dau cam acelaşi răspuns. E greu de comparat, mai ales fiindcă există atât de multe criterii despre care se poate discuta. În plus de asta, am trecut prin cele trei ipostaze destul de diferite, aşa că ştiu mai multe detalii despre programele în care am participat. Prin urmare, cam orice afirmaţie aş face într-un singur paragraf riscă să fie ori un clişeu fără substanţă, ori o simplificare grosolană a realităţii. Asta fiind zis, cum fraza dinainte e probabil un răspuns complet nesatisfăcător, aleg opţiunea a doua. Evident, toate sunt şcoli excelente, cu programe riguroase, profesori extrem de capabili, studenţi foarte interesaţi şi suficiente resurse pentru a dobândi experienţă educaţională utilă şi plăcută. Pentru cineva care studiază ca „undergraduate” (nivel licenţă – n.r.), Yale şi Harvard probabil că oferă o experienţă mai diversificată, cu expunere mai mare la ştiinţe sociale sau discipline umaniste, pe când MIT pune accent mai mare pe ştiinţe naturale, tehnologie şi inginerie.

Primul loc de muncă pe care l-aţi avut a fost în România sau în State?

Primul job l-am avut în State, chiar în primul semestru, la Yale. Lucram într-una dintre bibliotecile de ştiinţe, iar cerinţele erau foarte simple: trebuia să ajut clienţii să găsească anumite cărţi şi să sortez periodic diversele secţiuni ale bibliotecii, marcând ce cărţi lipsesc. Era un job bun, pentru că orele erau foarte flexibile şi mă puteam concentra pe studii. Foarte mulţi studenţi în State acceptă astfel de mici joburi în campus, pentru a-şi suplini veniturile lunare. În cei doi ani la Yale, am avut încă vreo două – trei astfel de slujbe: tutor de matematică şi informatică, computing assistant şi chiar telefonist la un centru de colectat donaţii pentru Yale. Joburile care au mai mult de-a face cu domeniul meu de studiu au venit mai târziu, respectiv două internshipuri în finanţe, în timpul doctoratului de la MIT, şi un fellowship de un an la IBM.

În cadrul MIT, aţi predat, dar aţi făcut şi cercetare. Care dintre cele două activităţi v-a atras mai mult?

Greu de spus. Mi-au plăcut ambele, însă în mod diferit. Predatul necesită multă organizare şi efort continuu, dar rezultatele sunt mult mai uşor de măsurat, iar satisfacţia este mai rapidă şi mai puţin fluctuantă. Mai mult, ştii destul de bine când studenţilor le-a plăcut cursul şi dacă rezultatele efortului tău sunt relevante. În cercetare, trebuie să fii pregătit să accepţi că o mare parte din timp poţi depune mult efort şi fără a avea vreun rezultat. Însă, din când în când, apare câte o descoperire, iar atunci surpriza şi bucuria sunt cu atât mai intense. Simţi că laşi în urmă ceva nou, ceva ce nu era ştiut înainte. Mai multă frustrare, dar şi mai multă satisfacţie.

În urma acestor două ­experienţe, aţi lucrat timp de un an la IBM, în cercetare, iar, de curând, aţi ­acceptat oferta de a preda la ­Stanford. Cum s-a ajuns aici?

Anul trecut, am depus aplicaţii pentru poziţii academice, de assistant professor, şi am ales oferta de la Şcoala de Business din cadrul Universităţii Stanford. Cum îmi doream foarte mult să fac un stagiu post-doctoral, am trimis în paralel şi câteva aplicaţii pentru astfel de poziţii şi am avut norocul să primesc un fellowship competitiv, numit Goldstine, care mi-a dat posibilitatea să petrec un an în centrul de cercetare T.J. Watson al IBM-ului. Decanii de la Stanford mi-au permis să amân data începerii jobului, aşa că, timp de un an, am putut lucra la mai multe proiecte ale IBM-ului, atât teoretice, cât şi practice.

Iar, acum, aţi venit la Stanford. Ce veţi face concret aici?

Încă nu am început să predau la Stanford. Primul curs va fi în ianuarie 2012, iar subiectul central va fi construirea de modele matematice pentru a analiza şi a lua decizii optime în situaţii complexe. Cum audienţa va fi formată din studenţi în programul de MBA (Master of Business Administration), cursul va conţine mai multe exemple din management şi ceva mai puţină teorie. Dat fiind că poziţia mea la Stanford este de „tenure track” (după şase ani, poate obţine titularizarea pe post – n.r.), în primii doi ani beneficiez de o reducere a normei de cursuri predate. Aşa că doi ani sunt responsabil pentru un curs pe an, predat la trei secţiuni diferite. Avantajul este că am mult mai mult timp pentru cercetare. După cei doi ani, o să mai predau încă un curs, foarte probabil, pentru studenţii la doctorat, bazat pe tema mea principală de cercetare.

Referitor la activitatea de ­cercetare din cadrul IBM, în ce domeniu aţi activat şi la ce rezultate aţi ajuns?

La IBM, am făcut parte din grupul de Risk Analytics, din departamentul de BAMS (Business Analytics and Mathematical Sciences). Cum în fiecare moment existau o mulţime de proiecte interesante, am lucrat la ceva mai multe probleme. Una dintre ele era axată pe reducerea costurilor de generare şi distribuţie a energiei electrice ­într-o reţea. Scopul proiectului nostru era să dezvoltăm un algoritm eficient, care să poată fi rulat în timp real pe reţele complexe şi care să genereze atât cantităţile optime de energie ce trebuie produse cu diversele tehnologii existente, cât şi preţurile care ar trebui aplicate la fiecare nod din reţea. O altă problemă la care am lucrat avea de-a face cu reducerea riscului operaţional prin achiziţionarea de instrumente financiare.

Aproape orice firmă este expusă la preţurile fluctuante ale anumitor materii prime. Spre exemplu, un producător de ciocolată are expunere la preţurile de zahăr, cacao, dar şi petrol. Astfel, o creştere a preţurilor acestor materii prime rezultă fie în venituri scăzute pentru firme, fie în preţuri mai mari pentru consumator. Astfel de efecte pot fi diminuate dacă firmele fac o formă de „hedging” financiar, prin achiziţionarea de instrumente corelate cu preţurile materiilor prime. Problema e ce fel de instrumente să fie achiziţionate şi în ce cantităţi. Algoritmul pe care noi l-am dezvoltat era capabil să calculeze foarte rapid care ar trebui să fie poziţiile în diverse instrumente, astfel încât anumite măsuri de risc financiar pentru firmă să fie reduse.

În cadrul MIT, teza de doctorat s-a axat pe metodologii care să-i ajute pe manageri să ia decizii mai bune în situaţii riscante şi nesigure. La ce concluzii aţi ajuns?

În teza de doctorat, am studiat diverşi algoritmi pentru calcularea eficientă a unor decizii optime, atunci când parametrii care descriu modelele matematice nu sunt cunoscuţi exact. Astfel de modele apar cam în orice domeniu de activitate. De exemplu, probleme de producţie/distribuţie – cât de multe produse perisabile să ţii în stoc, când nu ştii exact câţi clienţi o să ai -, servicii – cât de mult personal să ţii într-un call center, când nu ştii volumul de apeluri primit -, planning financiar – cât de mulţi bani să ţii ca economii, cât să pui într-un fond de pensii şi cât să investeşti în acţiuni sau obligaţiuni, când nu ştii exact valoarea instrumentelor în viitor -, şi aşa mai departe. În astfel de situaţii, există un „tradeoff” (compromis – n.r.) între cantitatea de informaţie care e folosită pentru a descrie problema şi gradul de fluctuaţii sau sensibilitate introdus în rezultate.

Spre exemplu, dacă foloseşti un model foarte precis pentru a planifica deciziile din viitor, iar realitatea corespunde cu modelul tău, poţi avea o performanţă foarte ridicată. Problema e că, pe măsură ce modelul incorporează mai multe informaţii, deciziile devin din ce în ce mai sensibile la parametri, astfel că mici fluctuaţii pot duce la schimbări drastice şi disproporţionate. În astfel de situaţii, când informaţiile despre parametrii ce guvernează modelul sunt reduse, e mult mai prudent să iei decizii menite să dea o performanţă „bună” într-o întreagă marjă de valori. Una dintre concluziile tezei mele era că, în astfel de modele, anumite decizii destul de simple sunt deja optime şi sunt simplu de calculat. Teza mea discută şi cum modelele pot fi ajustate când mai multe informaţii sunt colectate pentru a îmbunătăţi performanţa.

Şi ce sfaturi aveţi pentru manageri în urma acestei cercetări?

Sfaturi specifice mă feresc să dau. Poate doar un sfat general, şi anume că e foarte util să investească în sisteme informatice, care să colecteze date cât mai exacte despre operaţiunile de zi cu zi şi să permită apoi dezvoltarea şi adoptarea de modele analitice.

V-a atras vreodată ipostaza de a fi manager?

Aş spune că da, însă nu am făcut încă mare lucru în această direcţie. Poate că, într-o bună zi, mă voi implica într-un start-up, însă, cel puţin pe moment, trebuie să îmi concentrez activitatea pe cercetare şi predat.

Aţi luat în calcul revenirea în ţară?

Aş minţi dacă aş spune că nu mă gândesc la revenirea în ţară. Însă nu ştiu exact când şi cum s-ar putea realiza, mai ales pentru că am început o carieră într-un business school şi, cel puţin pe moment, nu sunt prea multe astfel de poziţii în România. În următorii ani, mi-aş dori să formez câteva legături mai strânse atât cu colegi din mediul academic român, cât şi cu companii care ar fi dispuse să aplice metode analitice pentru a-şi îmbunătăţi operaţiunile. Poate că asta ar fi o primă etapă, care mi-ar da şi ocazia să mă implic ceva mai mult în viaţa din România.

ÎN LOC DE CV

2000 – 2002: Facultatea de Automatică şi Calculatoare, Universitatea Politehnica din Bucureşti

2002 – 2004: studii de licenţă în ­ingineria electrică şi ştiinţa calculatoarelor, ­Universitatea Yale

2004 – 2006: studii de masterat în Ştiinţe Inginereşti, Şcoala de Inginerie şi Ştiinţe Aplicate, Universitatea Harvard

2006 – 2010: studii de doctorat în ­Cercetări Operaţionale, Massachusetts Institute of Technology

2010 – 2011: activitate de cercetare, IBM, Centrul T.J. Watson

2011 – prezent: assistant professor, ­Universitatea Stanford

Cele mai citite
Ultima oră
Pe aceeași temă