ปฏิเสธไม่ได้ว่างานด้าน AI ทั้ง Machine Learning และ Deep Learning กำลังเป็นที่ต้องการของตลาด DataWow สตาร์ทอัพไทยรายนี้ก็เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการ API ด้านนี้ในไทย บริการตอนนี้มีทั้งการตรวจสอบข้อมูล ตรวจสอบรูปภาพ จัดกลุ่มข้อมูล ซึ่งตอนนี้จะเน้นไปที่การให้บริการบริษัทแม่ที่อยู่ที่ญี่ปุ่นเป็นหลัก Blognone จะพาไปรู้จักกับสตาร์ทอัพรายนี้ที่กำลังเติบโต ขยับขยายทีมและมองหาวิศวกรและนักพัฒนาที่มีความสนใจหรือมีความเชี่ยวชาญงานด้าน AI นี้เพิ่มเติมอยู่ด้วย รู้จัก DataWow DataWow เป็นสตาร์ทอัพไทยที่แยกออกมาจากบริษัท Nanameue (นานาเมะอุเอะ) ของญี่ปุ่น โดยมีคุณจษฎากร สมิทธิอรรถกร หรือคุณต้น ซึ่งเป็น CTO ของนานาเมะอุเอะ เป็นผู้ก่อตั้ง DataWow และดำรงตำแหน่ง CEO ปัจจุบันคุณต้นก็ยังคงควบตำแหน่ง CTO ของนานาเมะอุเอะและ CEOของ DataWow ไปพร้อมๆ กัน นานาเมะอุเอะเป็นบริษัทพัฒนาแอปโซเชียลมีเดียสำหรับกลุ่มคนเฉพาะกลุ่ม เช่น โซเชียลมีเดียสำหรับนักเรียน, สำหรับแม่บ้านหรือสำหรับกลุ่มอาชีพ รวมๆ แล้วมีอยู่นับร้อยแอป ปัญหาที่นานาเมะอุเอะเจอจากทุกแอปเหมือนๆ กันคือ ผู้ใช้มีการอัพโหลดภาพหรือข้อความที่ไม่เหมาะสมขึ้นไปบนแอป และด้วยความที่กฎหมายเรื่องนี้ของญี่ปุ่นเรื่องนี้แรงมาก นานาเมะอุเอะจึงต้องหาโซลูชันสำหรับการคัดกรองภาพและข้อมูล คุณต้น ซึ่งเดิมเป็น Software Engineer ของนานาเมะอุเอะตั้งแต่สมัยที่ยังเป็นบริษัทเล็กๆ มีพนักงาน 5 คน ก่อนที่ได้รับตำแหน่ง CTO ในภายหลัง เมื่อบริษัทเริ่มเติบโตมากขึ้น ได้ตัดสินใจใช้บริการโซลูชันคัดกรองภาพและข้อความ จากผู้ให้บริการเจ้าหนึ่งในอเมริกา โดยใช้คนคอยตรวจสอบเป็นหลัก ทว่าปัญหาคือค่าบริการค่อนข้างสูง ตกอยู่ที่เดือนละหลายล้านบาท คุณจษฎากร สมิทธิอรรถกร (คุณต้น) CEO DataWow ด้วยปัญหาดังกล่าว คุณต้นซึ่งต้องการจะช่วยนานาเมะอุเอะลดต้นทุนจึงมองหาทางเลือกอื่น ก่อนจะพบว่าหากเปิดบริษัททำเองจะถูกกว่ามาก และดีต่อนานาเมะอุเอะในระยะยาว ประกอบกับประเทศไทยยังไม่มีผู้ให้บริการด้านนี้ด้วย DataWow จึงถูกก่อตั้งขึ้นในปี 2016 โดยมีนานาเมะอุเอะถือหุ้น 70% และคุณต้นถือเองอีก 30% บริการแรกของ DataWow คือการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validation) ให้กับนานาเมะอุเอะ ทั้งการตรวจสอบรูปภาพ วิดิโอและข้อความ ในระยะแรกถึงแม้จะใช้คนเป็นหลัก แต่คุณต้นก็วางแผนในระยะยาวแล้วว่าจะต้องใช้ AI เข้ามาช่วย ก่อนจะค่อยๆ เริ่มพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Deep Learning มาอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันสัดส่วนเวิร์คโหลดในการตรวจสอบรูปภาพระหว่างคนกับ AI อยู่ที่ 50/50 ขณะที่การคัดกรองข้อความ ซึ่งมีความซับซ้อนกว่าจึงใช้คนที่สัดส่วน 80% และ AI 20% อย่างไรก็ตามการทำ Data Validation ไม่ค่อยได้รับความสนใจจากองค์กรในไทยมากนัก ทำให้ DataWow ขยายบริการตัวเองเป็นผู้ให้บริการ Micro-Task Platform (Micro-Task คืองานง่ายๆ แต่น่าเบื่อ (chore) เช่นการคลิก yes หรือ no เพื่อตรวจสอบข้อมูล การให้บริการ Micro-Task Plafrom จะคล้ายๆ กับบริการ Mechanical Turk ของ Amazon) ซึ่งปัจจุบันนอกจากการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลแล้วแล้วยังมีบริการจัดหมวดหมู่ข้อมูล (Data Categorisation) และบริการยืนยันตัวตนลูกค้าหรือ Know-Your-Customer ส่วนลูกค้าตอนนี้บริษัทแม่ (นานาเมะอุเอะ) คือลูกค้าหลัก โดยการสร้างและเทรนด์โมเดล Machine Learning / Deep Learning ของ DataWow ก็เป็นไปตามความต้องการของลูกค้าเป็นสำคัญ อย่างกรณีของนานาเมะอุเอะก็มีการใช้งาน AI ทั้งการตรวจภาษาญี่ปุ่น ตรวจสอบรูปภาพ ไปจนถึงโมเดลที่ให้ AI วิเคราะห์สภาพผิวจากใบหน้าที่ถูกป้อนเข้าไป ซึ่งเป็นหนึ่งในความต้องการของลูกค้าที่ทำคลินิกความงาม ที่นำไปช่วยวิเคราะห์สภาพใบหน้าของลูกค้าเขาอีกที กระบวนการทำงานและวัฒนธรรมองค์กร พนักงานส่วนใหญ่ของ DataWow คือ Engineer และ Developer มีทั้งที่เป็น Data Scientist และเขียนโมเดล Machine Learning / Deep Learning ตามความต้องการของลูกค้า โดยใช้ภาษา Ruby on Rails เป็นหลักในการทำงาน ขณะที่กระบวน Data Validation มีการใช้งานทั้งคนและ AI ร่วมกัน มีทั้งพนักงานประจำของ DataWow และจ้างพนักงานพาร์ทไทม์ที่เรียกว่า Moderator ด้วย รูปแบบการทำงานที่ DataWow จะมีการตั้งเป้าหมายในระยะยาว (รายไตรมาส/รายปี) มากกว่าที่จะมีหัวหน้ามากำหนดว่าวันนี้หรือสัปดาห์นี้พนักงานคนหนึ่งๆ ต้องทำอะไรบ้าง ทำให้พนักงานที่นี่จะต้องมึความผิดชอบต่อตัวเองค่อนข้างสูง ซึ่งในแต่ละสัปดาห์ก็จะมีการประชุมในทีม เพื่ออัพเดตความคืบหน้าของงานที่กำลังทำและสรุปว่าสัปดาห์ที่ผ่านมาทำอะไรไปแค่ไหนบ้าง วัฒนธรรมองค์กรที่นี่จะมีลักษณะ Flat Hierarchy ทุกคนเท่ากันหมด แม้แต่ในทีมก็จะไม่ได้มีคนเป็นหัวหน้าทีม ทุกคนในทีมสามารถแชร์หรือเสนอไอเดียได้อย่างเท่าเทียม สามารถเดินไปคุยกับซีอีโอได้เลยด้วยซ้ำ หากมีไอเดียอะไรใหม่ๆ อยากจะเสนอ ซึ่งคุณต้นเล่าว่าได้แรงบันดาลใจในการออกแบบวัฒนธรมมองค์กร มาจากที่ทำงานเก่า ซึ่งเจ้าของเป็นคนอังกฤษ ชอบวัฒนธรรมการทำงานที่สบายๆ ทุกคนสามารถจัดการตัวเองได้ ไม่ต้องให้หัวหน้าคอยชี้คอยบอกไปเสียทุกอย่าง ส่วนการทำงานจะค่อนข้างเร็ว ทั้งในแง่ธุรกิจและการพัฒนาตัวเองของพนักงาน ดังนั้น DataWow จะสนับสนุนให้พนักงานขวนขวายหาความรู้เพิ่มเติมด้วยตัวเอง (Self-Study) มากกว่าที่จะป้อนให้ด้วยเช่นกัน ส่วนเงินเดือนก็จะมีการปรับขึ้นให้ทุกปี แต่หากพนักงานคนไหนมีผลงานโดดเด่นก็จะพิจารณาปรับขึ้นพิเศษให้ ส่วนการขึ้นตำแหน่งก็จะปรับตามความสามารถเป็นหลัก ที่อยู่ออฟฟิศ ออฟฟิศ DataWow อยู่ที่ชั้น 10 อาคาร Metropolis ระหว่างซอยสุขุมวิท 39 และสุขุมวิท 41 ใกล้ BTS พร้อมพงษ์ สวัสดิการ อย่างที่กล่าวไปว่า DataWow สนับสนุนให้พนักงานพัฒนาและขวนขวายหาความรู้ด้วยตัวเอง ดังนั้นหากพนักงานอยากเรียนคอร์สออนไลน์ ซื้อหนังสือหรือไปงานสัมมนาต่างๆ ไม่ว่าจะเกี่ยวกับงานหรือไม่ก็ตาม บริษัทจะสนับสนุนเงินให้ 100% แต่ต้องไม่กระทบกับงาน หรือหากอยากเรียนภาษาภาษาอังกฤษและญี่ปุ่นจะสนับสนุนเงินให้ 100% เช่นกัน หรือแม้แต่การเรียนภาษาอื่นๆ คามความสนใจบริษัทก็ยังช่วย 50% ของค่าใช้จ่ายเช่นกัน DataWow จะค่อนข้างให้ความสำคัญกับ Work-Life-Balance สามารถทำงานที่บ้านได้สัปดาห์ละวัน ส่วนการเข้างาน จะให้เลือกเข้าช่วงเวลา 8.00 - 17.00 หรือ 9.00 - 18.00 น. บริษัทจะมีการจัดเลี้ยงอาหารบุฟเฟต์กันทุกๆ วันศุกร์ ให้พนักงานร่วมกันสั่งอาหารมาแบ่งกันทาน มีบริการสมัครสมาชิกฟิตเนสที่เปิดให้บริการอยู่ในตึกเดียวกันให้ รวมถึงออกค่า Grab สำหรับการเดินทางมาหรือกลับจากที่ทำงานด้วย ส่วนประกันมีให้ครบทั้งประกันสุขภาพ ประกันอุบัติเหตุและประกันสังคม ในแง่ความบันเทิงที่ออฟฟิศก็มีเกมให้เล่น ทั้ง PlayStation 4 และบอร์ดเกมให้เล่น หากอยากได้เกมไหน สามารถเดินไปบอก CEO ได้เลย เพราะ CEO จะทำงานอยู่ที่ญี่ปุ่น (เป็น CTO ของนานาเมะอุเอะควบไปด้วย) ครึ่งเดือน เมื่อกลับมาไทยก็จะขนเกมกลับมาให้ ส่วนในครัวมีอาหารแช่แข็ง ขนม นม เนย กาแฟให้พร้อม ซึ่งจะให้พนักงานเป็นคนเลือกสั่งเองทุกๆ ต้นเดือน อยากได้พนักงานแบบไหน คุณต้นบอกกับ Blognone ว่าอยากได้คนที่ไม่เป็นน้ำเต็มแก้ว พร้อมจะเรียนรู้ตลอดเวลา รู้จักขวนขวาย รู้ว่าตัวเองต้องทำอะไร ที่สำคัญคือต้องเป็นคนที่ทำอะไรเร็วและกระตือรือร้น ไม่ใช่คนที่ฟังคำสั่งอย่างเดียว แต่ต้องรู้จักคิดเอง ทำเอง มีเหตุผล ที่สำคัญคืออยากได้วิศวกรหรือนักพัฒนาที่เป็นภาษา Ruby อยู่แล้วเพราะต้องใช้ทำงานเป็นหลัก เสียงสะท้อนจากพนักงาน คุณพีรพงศ์ เจริญธรรมกิจ ปริญญาตรี วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าคุณทหารลาดกระบัง ตำแหน่ง Team Leader Developer เข้ามาทำงานที่นี่เพราะรู้จักกับ CEO และเป็น Developer คนแรกๆ ของบริษัท ที่นี่ให้อิสระพนักงานเยอะ คิดเองทำเองได้หมด วัฒนธรรมองค์กรค่อนข้างเสรี ไม่มีการควบคุม ใช้เทคโนโลยีได้ตามใจ สามารถนำเสนอเทคโนโลยีหรือภาษาใหม่ๆ ได้หากเห็นว่าดีกว่าที่ใช้อยู่และเก่งพอจะสอนได้ ให้การสนับสนุน Developer ค่อนข้างมาก สามารถเลือกอุปกรณ์ได้เอง เลือกสั่งสเปคได้เอง หรือหากต้องการเก้าอี้แบบ Ergonomic บริษัทก็พร้อมสนับสนุนเช่นกัน แนะนำคนที่ชอบทำอะไรใหม่ๆ คิดเองทำเองศึกษาเองได้ เป็นคนที่มีความคิดเป็นของตัวเองและสามารถแนะนำคนอื่นได้ หากเห็นว่าสิ่งที่องค์กรกำลังทำอยู่นั้นยังไม่ดีพอ คุณธนิน พงษ์พันธ์เดชา ปริญญาตรีจาก UC Berkeley, Major Economic and Statistics; Minor Computer Science ตำแหน่ง Senior Machine Learning Engineer สนใจมาทำที่นี่เพราะอยากทำงานด้าน Deep Learning และที่นี่ก็เป็นที่แรกๆ ในไทยที่มีงานด้านนี้ ทำงานที่นี่มาปีครึ่ง เห็นการเปลี่ยนแปลงในทางบวกของบริษัทค่อนข้างเยอะ และที่ประทับใจที่สุดคือการเป็น Flat Hierarchy มีไอเดียอะไรสามารถเดินไปหา CEO ได้เลย และไม่ค่อยมีการเมืองภายในระหว่างพนักงานที่นี่ ชอบการที่บริษัทสนับสนุนการเพิ่มพูนความรู้ของพนักงาน พนักงานที่เป็น Developer หรือ Data Scientist สามารถเลือกคอมพิวเตอร์ได้เองตามความต้องการ -แนะนำคนที่จะเข้ามาควรเป็นคนที่รู้จักพัฒนาตัวเอง หากเคยทำ Data Visualization หรือ Machine Learning มาบ้างก็ดี แต่ถ้าไม่เคยหรือไม่คล่องที่นี่ก็มีสอนทฤษฎีสอนเทคนิคให้ คุณณัฐวุฒิ คิดดี ปริญญาตรีวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ตำแหน่ง Data Scientist และ Web Developer -มาทำที่นี่เพราะรู้จักกับ CEO เป็นการส่วนตัวและอยากหันมาทำงานสาย Data Science ด้วย - ที่นี่เป็นบริษัทเล็กๆ มีความเป็นกันเอง ทำงานกันค่อนข้างยืดหยุ่น เน้นความรับผิดชอบ และเปิดเรื่องรูปแบบวิธีการทำงาน หากมีปัญหาก็สามารถนำเสนอหรือใช้วิธีการของตัวเองแก้ได้เลย และหากต้องการ resource เพิ่มก็สามารถขอได้ - งานที่ทำค่อนข้างท้าทาย เพราะต้องอ่านเปเปอร์และศึกษาหาความรู้ใหม่ๆ เพิ่มเติมตลอดเวลา และต้องนำความรู้นั้นมาประยุกต์กับงานที่ทำด้วย - เพื่อนร่วมงานเป็นกันเองและเก่งกันทุกคน แต่ละคนมีทักษะหลากหลาย ซึ่งกลายเป็นว่าต่างใช้ทักษะมาเสริมซึ่งกันและกัน - งานที่นี่เหมาะกับคนที่ใฝ่รู้ สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง มองหาความท้าทาย คุณสุปวีณ์ เจิดจิตกุศล ปริญญาตรี สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ตำแหน่ง Data Validation Officer (Operation) มาทำงานที่นี่เพราะมีพี่สาวทำอยู่ที่นี่ก่อน การทำงานที่นี่อยู่กันเหมือนพี่น้อง มีปัญหาอะไรปรึกษากันได้หมด และสวัสดิการต่างๆ บริษัทก็จัดให้เยอะมาก แต่การทำงานที่นี่ไม่ได้มีการป้อนให้ทุกอย่าง ต้องคิดเอง ต้องใช้ไหวพริบแก้ปัญหา กระบวนการรับสมัครค่อนข้างสบาย ไม่เครียด อาจจะดูไม่ได้เคี่ยวเรื่องพนักงานต้องมีความสามารถเท่านั้นเท่านี้มากนัก แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะรับคนที่ไม่เป็นอะไรเลยเข้ามา แนะนำคนที่อยากพัฒนาตัวเองและสนใจเรียนรู้ คุณจิรัศยา ทองคำ ปริญญาตรี สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหาร ลาดกระบัง ตำแหน่ง Assistant General Manager มาทำที่นี่เพราะเป็นเพื่อนของ General Manager อยู่มาตั้งแต่เพิ่งเปิดบริษัทใหม่ๆ ทำให้รู้สึกว่าได้ช่วยสร้างองค์กร ประกอบกับ CEO เป็นคนอบอุ่น เอาใจใส่ ช่วยสร้างความรู้สึก loyalty ให้กับองค์กร ที่นี่อยู่กันเหมือนพี่น้อง คนที่เก่งกว่าก็คอยสอนคอยสนับสนุนคนอื่น ชีวิตประจำวันที่นี่ออกแนวไลฟ์สไตล์มากกว่า ไม่ได้ทำงานกันแบบเคร่งเครียด ไม่ได้โฟกัสกันแต่กับงาน มีชวนกันไปกินข้าว ไปออกกำลังกาย ร้องเพลงกันตอนกลางวันหรือทำกิจกรรมกระชับความสัมพันธ์อื่นๆ ทำให้บรรยากาศการทำงานไม่เครียด กัณฐพัฒน์ พรศิริอนันต์ ปริญญาตรี สาขาวิชาภาษาญี่ปุ่น คณะมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ตำแหน่ง Japanese Content Moderator เคยทำงานที่ญี่ปุ่นมาก่อนในตำแหน่งกึ่งล่ามกึ่งเซลส์ แล้วพบว่าไม่ชอบงานที่คุยกับคนเยอะเลยสนใจมาสมัครที่นี่ งานที่ทำไม่ใช่แค่กรองข้อมูลหลังบ้านของแอปแชทญี่ปุ่น แต่มีการร่วมงานกับ Developer และ Data Scientist ในการสร้างโมเดล Machine Learning / Deep Learning สำหรับนำมาช่วยคัดกรอง มีอิสระในการทำงานมาก อายุเพื่อนร่วมงานใกล้เคียงกัน ไม่ค่อยมีปัญหาทะเลาะเบาะแว้งกันเท่าไหร่ในองค์กร มีปัญหาสามารถเข้าถึง CEO ได้โดยตรง ซึ่ง CEO จะเป็นคนที่รับฟังความเห็นพนักงาน สนใจร่วมงานกับ DataWow ถ้าคุณพอมีความรู้ความสามารถหรือสนใจงานด้าน Machine Learning/Deep Learning เป็นคนกระตือรือร้น มีความรับผิดชอบและพร้อมจะเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ สามารถดูรายละเอียดงานและตำแหน่งที่เปิดรับได้ที่นี่ Topics: Artificial IntelligenceBlognone Workplace