Саранг Гупта создает системы искусственного интеллекта, оказывающие реальное влияние на мир.

Как и многие инженеры, Саранг Гупта в детстве мастерил из подручных средств. С юных лет его привлекали проекты, которые могли бы изменить чью-то повседневную жизнь к лучшему.

Когда у семьи сломалась вилка от микроволновки, Гупта и его отец придумали, как её починить. А когда ручка ящика начала раздражающе шататься, юноша позаботился о том, чтобы это продолжалось недолго.

Саранг Гупта

Работодатель

OpenAI в Сан-Франциско

Работа

сотрудник отдела анализа данных

Уровень члена

Старший член

Альма-матер

Гонконгский университет науки и технологий; Колумбийский университет

К 11 годам его интересы расширились от технических деталей до программного обеспечения. Он изучил языки программирования, такие как Basic и Logo, и разработал простые программы, в том числе одну, которая помогла местному ресторану автоматизировать онлайн-заказ и выставление счетов.

Гупта, старший член IEEE, привносит в свою работу в качестве сотрудника отдела анализа данных в OpenAI в Сан-Франциско сочетание любознательности, практического решения проблем и стремления к совершенствованию. Он сотрудничает с командой по выводу продуктов на рынок (GTM), помогая компаниям внедрять ChatGPT и другие продукты. Он создает модели и системы на основе данных, которые поддерживают отделы продаж и маркетинга.

Гупта говорит, что старается, чтобы его работа приносила пользу. Принимая решения о своей карьере, он, по его словам, думает о том, какие решения в области искусственного интеллекта он может внедрить, чтобы улучшить жизнь людей.

«Если бы мне нужно было сформулировать свою главную цель одним предложением, — говорит он, — то это было бы желание, чтобы преимущества искусственного интеллекта дошли до как можно большего числа людей».

Изучение инженерного дела через призму бизнеса.

Ранний интерес Гупты к изобретательству и программированию побудил его выбрать физику, химию и математику в качестве предметов повышенного уровня в Международной школе-интернате Чинмая в Тамилнаду, Индия. В рамках программы Международного бакалавриата в этой школе учащиеся выбирают три предмета для специализации.

«Меня интересовала инженерия, в том числе и её теоретическая часть, — говорит Гупта, — но меня всегда больше интересовало практическое применение: как продавать эту технологию или как она связана с реальным миром».

После окончания университета в 2012 году он переехал за границу, чтобы поступить в Гонконгский университет науки и технологий. Университет предлагал программу двойного бакалавриата, которая позволила ему получить степень бакалавра в области промышленной инженерии и степень бакалавра в области управления бизнесом всего за четыре года.

В свободное время Гупта разработал приложение для смартфонов, которое позволяло студентам загружать расписание занятий и находить одноклассников для совмельного обеда. По его словам, приложение не стало популярным, но ему нравилось его разрабатывать. Он также запустил компанию Pulp Ads, которая занималась печатью рекламы студенческих групп на салфетках и бумажных платках, которые раздавались в школьных столовых. По его словам, он немного заработал, но закрыл бизнес примерно через год.

После окончания университета в 2016 году он решил работать в финансовом центре Гонконга и присоединился к Goldman Sachs в качестве аналитика в операционном отделе банка.

От финансов до оптимизации процессов в масштабе предприятия

После того как обе стороны согласуют условия операций с ценными бумагами, операционный отдел банка обеспечивает корректную регистрацию деталей сделки, готовность ценных бумаг и платежей к передаче, а также точное и своевременное проведение расчетов по транзакции.

В качестве аналитика Гупта занимался поиском и устранением узких мест в рабочих процессах банка. Он выявил возможность автоматизации сверки торговых операций: когда аналитики вручную сравнивали данные в электронных таблицах и системах, чтобы убедиться в согласованности деталей транзакции. Этот процесс помог обеспечить точную регистрацию и корректное проведение финансовых операций.

Гупта разработал внутренние инструменты автоматизации, которые извлекали данные о сделках из различных систем, проводили проверки достоверности и генерировали отчеты, выявляющие любые расхождения.

«Вместо того чтобы аналитики вручную проверяли большие массивы данных, инструменты автоматически отмечали только те случаи, которые требовали расследования», — говорит он. «Это помогло команде тратить меньше времени на повторяющиеся задачи проверки и больше времени на решение сложных проблем. Кроме того, это был мой первый реальный опыт того, как программное обеспечение и системы обработки данных могут значительно улучшить операционные рабочие процессы».

«Будь то помощь человеку в улучшении подобных качеств или повышение эффективности бизнеса, искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для оказания помощи. Я рад быть небольшой частью этого процесса».

По его словам, этот опыт заставил его понять, что он хочет глубже изучать технологии и системы, основанные на данных. В 2018 году он решил вернуться к учебе, чтобы изучать науку о данных и искусственный интеллект, когда эти области только начинали набирать популярность.

Он обнаружил, что Колумбийский университет предлагает специализированную магистерскую программу по науке о данных с упором на искусственный интеллект. После поступления в 2019 году он переехал в Нью-Йорк.

В ходе обучения он тяготел к прикладной стороне машинного обучения, посещая курсы по прикладному глубокому обучению и нейронным сетям.

По его словам, одним из главных достижений в его академической карьере стал проект, выполненный в 2019 году совместно с Институтом Брауна, совместной исследовательской лабораторией Колумбийского и Стэнфордского университетов, занимающейся использованием технологий для улучшения журналистики. Команда работала с газетой The Philadelphia Inquirer, чтобы помочь сотрудникам редакции лучше понимать особенности освещения событий с географической и социальной точек зрения. Проект выявил «информационные пустыни» — недостаточно освещенные в газете сообщества, — чтобы издание могло перенаправить свои ресурсы на подготовку репортажей.

Для выявления таких районов Гупта и его команда разработали инструменты, которые извлекали из новостных статей информацию о местоположении, например, названия улиц и районов, и отображали их на карте, чтобы визуализировать, где сосредоточена большая часть освещения событий. Издание The Inquirer использовало этот инструмент несколькими способами, в том числе на новой веб-странице, которая агрегировала статьи о COVID-19 по округам.

«Журналистика стала для меня интересным вызовом, потому что я действительно люблю читать новости каждый день», — говорит Гупта. «Это была возможность поработать в настоящей редакции над проблемой, которая, как мне показалось, действительно имеет большое значение как для бизнеса, так и для местного сообщества».

Переломный момент в развитии искусственного интеллекта

Получив степень магистра в 2020 году, Гупта переехал в Сан-Франциско, чтобы присоединиться к Asana, компании, разработавшей одноименную платформу для управления рабочими процессами. Его привлекла возможность работать в относительно небольшой компании, где он мог бы полностью отвечать за проекты. Он присоединился к организации в качестве специалиста по анализу данных о продуктах, сосредоточившись на A/B-тестировании новых функций платформы.

Два года спустя появилась новая возможность: ему предложили возглавить запуск Asana Intelligence, внутренней команды по машинному обучению, которая разрабатывает функции на основе искусственного интеллекта для продуктов компании.

«Я чувствовал, что у меня недостаточно опыта, чтобы стать первым специалистом по анализу данных», — говорит он. «Но меня также очень интересовала эта область, и создание целой программы машинного обучения было возможностью, от которой я не мог отказаться».

Команде Asana Intelligence было предоставлено шесть месяцев на разработку нескольких функций на основе машинного обучения, призванных помочь клиентам работать более эффективно. В их число вошли автоматические сводки обновлений проекта, информация о потенциальных рисках или задержках, а также рекомендации по дальнейшим действиям.

Команда достигла этой цели и запустила несколько других функций, включая Smart Status — инструмент на основе искусственного интеллекта, который анализирует задачи, сроки и активность проекта, а затем генерирует обновление статуса.

«Когда наконец запускаешь продукт, над которым работал, и видишь, как растет его использование, это невероятно воодушевляет», — говорит он. «Ты чувствуешь, что именно к этому ты и стремился: пользователи действительно видят и получают пользу от того, что ты создал».

Гупта и его команда также преобразовали первую волну работы в многократно используемые фреймворки и документацию, чтобы упростить создание функций машинного обучения в Asana. Он и его коллеги подали несколько заявок на патенты в США.

В то время, когда он занял эту должность, OpenAI запустила ChatGPT. Широкое распространение генеративного ИИ и больших языковых моделей сместило большую часть его работы в Asana с разработки моделей на оценку этих моделей.

Компания OpenAI привлекла внимание людей по всему миру, включая Гупту. В сентябре 2025 года он покинул Asana, чтобы присоединиться к команде специалистов по анализу данных в OpenAI.

По его словам, этот переход одновременно воодушевляющий и заставляющий задуматься. В OpenAI он тесно сотрудничает с маркетинговой командой, помогая принимать стратегические решения. Его работа сосредоточена на разработке моделей для понимания эффективности различных маркетинговых каналов, измерения факторов, влияющих на результат, и оказания компании помощи в более эффективном взаимодействии с клиентами и их обслуживании.

«Темп работы сильно отличается от того, что я делал раньше. Все происходит очень быстро, — говорит он. — Отрасль чрезвычайно конкурентна, и от нас ожидают быстрой реализации проектов. Это был отличный опыт обучения».

Гупта говорит, что планирует остаться в сфере искусственного интеллекта. По его словам, учитывая стремительное развитие технологий, он видит огромный потенциал для автоматизации задач в различных отраслях. Искусственный интеллект уже преобразил его основную работу в области разработки программного обеспечения и помог ему улучшить навыки в тех областях, которые ему не свойственны от природы.

«Я неважный писатель, и ИИ очень помог мне лучше формулировать мысли и более четко представлять свои работы», — говорит он. «Будь то помощь человеку в улучшении таких качеств или повышение эффективности бизнеса, у ИИ огромный потенциал. Я рад быть небольшой частью этого процесса».

Изучение публикаций и связей IEEE.

Гупта является членом IEEE с 2024 года и ценит эту организацию как технический ресурс и как профессиональную сеть.

Он регулярно обращается к публикациям IEEE и цифровой библиотеке IEEE Xplore, чтобы читать статьи, которые позволяют ему быть в курсе развития искусственного интеллекта, науки о данных и инженерной профессии.

По его словам, инструменты каталога членов IEEE — еще один ценный ресурс, которым он часто пользуется.

«Это отличный способ наладить контакты с другими инженерами в той же или схожей области», — говорит он. «Мне нравится делиться опытом и узнавать о том, над чем работают другие. Это отвлекает меня от повседневной работы».

«Это меня вдохновляет, и мне это очень нравится, я это ценю».