Raspberry Pi’дан Instagram Reels’гача: Meta муҳандиси Абдусоли Эргашев кодлар ортидаги рақамлар ҳақида

Абдусоли Эргашев бугун Калифорниянинг Бурлингейм шаҳрида, Meta компаниясида дастурий таъминот муҳандиси бўлиб ишлайди. Унинг йўли Тошкентдаги Инҳа университетидан бошланган, «Халқ» банки, LevelUp Solutions, EPAM каби компаниялар ва АҚШдаги Тулса университети орқали дунёнинг энг йирик технологик компанияларидан бирига олиб келган.

Биз бу сафар унинг ҳикоясини бошқа томондан очишга ҳаракат қилдик: ҳар бир иш жойида айнан қандай тизимлар қургани, қандай натижаларга эришгани ва бугун Meta’да минглаб ижодкорлар фойдаланадиган қайси маҳсулотлар устида ишлаётгани ҳақида сўрадик.

— Инҳа университетида икки марта деканнинг фахрий рўйхатига (Dean’s Honor List) киргансиз. Талабаликдаги кундалик ҳаётингиз қандай ўтарди?

— Дарслар куннинг турли соатларига қўйилгани учун эрталабдан кечгача университетда бўлардим. Талабалар учун кутубхона ва умумий заллар бор эди, у ерда дарсларга тайёрланардик. Уй вазифалари ва лойиҳаларни кўпинча гуруҳ бўлиб, биргаликда бажарардик. Код ёзиб, янги дастур яратиб, бирор муаммони ҳал қилиш менга катта завқ берарди. Учинчи ва тўртинчи курсларда «hardware» фанлари орқали робототехникага ҳам қизиқиб қолдим, лекин ўқишни тугатгач, дастурий таъминот йўналишини танладим.

— 2019 йилда университетдаги Autonomous Car Competition танловида 250 нафар талаба орасида учинчи ўринни олгансиз. Автомобилингиз техник жиҳатдан қандай ишлаган?

— Бу аслида тўртинчи курс охиридаги курс ишимиз эди. Уч кишилик гуруҳ бўлиб, автоном автомобиль ясадик. Унга ультратовуш сенсори, камера, инфрақизил (IR) сенсор ва Bluetooth адаптер ўрнатилган эди. Бошқарув учун Raspberry Pi микрокомпьютеридан фойдаландик, кодни эса C++ тилида OpenCV кутубхонаси билан ёздим.

Энг қизиқ қисми камера бўлди: машина турли йўл белгилари ва рангларни фарқлаб, шунга қараб ўзи ҳаракатланиши керак эди. Бир нечта сенсорни бир вақтда оптимал ишлатишни ҳам шу лойиҳада ўргандим. Мусобақа охирида бизнинг автомобиль белгиланган харитадаги барча тўсиқлардан ўтиб, маррага етиб келди.

— Меҳнат фаолиятингизни «Халқ» банкида full-stack дастурчи сифатида бошлагансиз. У ерда қайси лойиҳангиз энг катта натижа берган?

— Банкда бир нечта муҳим лойиҳа устида ишладим. Java ва Oracle ёрдамида банк ходимлари учун бонус тизимини ишлаб чиқдик. Бу тизим мижозлар қониқишини умумий ҳисобда 10 фоизга оширишга ва банк фойдасининг 7 фоизга ўсишига хизмат қилди.

Яна бир лойиҳа — ҳужжатларни тайёрлашни автоматлаштирадиган ички веб-интерфейс. Уни Java ва ReactJS’да ёздик, натижада жараён самарадорлиги 50 фоизга ошди. Бундан ташқари, Jenkins орқали CI/CD жараёнини автоматлаштириб, дастурларни ишга тушириш вақтини 80 фоизга қисқартирдик, кўрсаткичларни кузатиш учун Grafana панелини созладик.

— Кейин LevelUp Solutions компаниясига ўтдингиз. Стартап муҳити банкдан нимаси билан фарқ қилди?

— LevelUp кичик стартап кўринишида эди, шунинг учун ҳақиқий маълумотлар базалари билан бевосита ишлаш имконияти бўлди. Турли мобил операторлар билан ҳамкорликда SMS ва IVR (овозли меню) хизматларини қурдик.

PostgreSQL’даги маълумотлар базаси тузилмаларини қайта лойиҳалаб, сўровлар бажарилиш вақтини 30 фоизга қисқартирдим. Spring Boot асосида GraphQL API’лар яратдик. Промо-акция хизмати учун учинчи томон тўлов платформасини интеграция қилдик ва икки ой ичида ундан 10 минг фойдаланувчи фойдалана бошлади.

— EPAM’да кунига 10 терабайтдан ортиқ маълумотни қайта ишлайдиган тизимлар устида ишлагансиз. Бу қандай лойиҳа эди?

— EPAM’да биотехнология компаниясининг лойиҳасида ишладим. Генетикага оид янги турдаги маълумот форматлари билан ишлаш имконияти бўлди. Барча маълумотлар оқимларимиз (data pipeline) AWS булутли хизматларида ишларди ва файл ҳажмига қараб жуда катта жараёнларни бажарарди.

Асосий вазифалардан бири уларни оптималлаштириш эди: AWS ресурсларини ортиқча сарфламасдан, камроқ вақт ва харажат билан ишлашини таъминлаш. Java, Spark ва Airflow’да қурган ETL тизимларимизда қайта ишлаш вақтини 20 фоизга қисқартирдик. Python’да ёзган скриптларим AWS S3 хотирасидан эски файлларни автоматик ўчириб, 20 терабайт жойни бўшатди ва сезиларли маблағ тежалди. Бу тажриба менга катта ҳажмдаги файллар билан хавфсиз ишлашни ўргатди. Ҳозир Meta’да ҳам айнан шу билимлар асқатяпти.

— EPAM’да илк бор халқаро жамоада ишладингиз. Бу сизга қандай таъсир қилди?

— Жамоамда асосан Украина ва Венгриядан келган дастурчилар бор эди. Улар билан ишлаш жараёнида ўзим қанчалик кам билишимни тушундим. Бу мен учун жуда фойдали сабоқ бўлди. Шунингдек, Agile методологияси асосида ишлайдиган SCRUM жамоасида фаолият юритдим ва функцияларни синовдан то ишга туширишгача бошидан охиригача етказиб беришга масъул бўлдим.

— АҚШга бориш ва FAANG компанияларида ишлаш ғояси қачон пайдо бўлган?

— Университетда ўқиб юрганимда катта компанияларда ишлашни орзу қилардим, лекин айнан FAANG ҳақида ўйламаганман. Америкага бориб, шу компаниялардан бирига дастурчи бўлиб кириш фикри 2020 йил охирида, пандемия пайтида туғилди. 2021 йил баҳорида магистратурага тайёргарлик кўра бошладим ва керакли сертификатларни олдим. 2022 йил августда эса АҚШнинг Оклахома штатига кўчиб бордим.

— Бир нечта университетга ҳужжат топширгансиз. Нега айнан Тулса университетини танладингиз?

— Флорида ва Теннесси штатларидаги университетларга ҳам ҳужжат топширгандим. Тулса университетидан олган грантим яхшироқ эди, университетнинг жойлашуви ҳам маъқул келди. Компьютер фанлари бўйича магистратурани 4 баллдан 3,6 GPA билан тамомладим. Ўқиш давомида, 2024 йил октябридан 2025 йил мартигача, университетда кўнгилли репетитор бўлиб, бакалавр талабаларига «Маълумотлар базаси тизимлари» ҳамда «Маълумотлар тузилмалари ва алгоритмлар» фанларидан ёрдам бердим.

— Meta’дан олдин Иллинойс штатидаги Bull and Bear Co компаниясида ҳам ишлагансиз. У ерда нима билан шуғуллангансиз?

— У ерда реал вақт режимида келадиган телеметрия маълумотлари билан ишладим. Samsara ва OSRM API’ларидан келадиган маълумотларни қабул қиладиган, қайта ишлайдиган ва таҳлил қиладиган, ҳодисаларга асосланган (event-driven) тизимларни қурдик ва оптималлаштирдик. Бу компанияга қарорларни маълумотлар асосида қабул қилиш имконини берди ва кечикишларни ойига 30 фоизга камайтирди.

— Ҳозир Meta’да айнан қандай маҳсулотлар устида ишлаяпсиз?

— Meta’да фаолиятимни Reality Labs бўлимида бошладим. Бу Meta’нинг ақлли кўзойнаклари ва VR қурилмаларини ишлаб чиқарадиган қисми. Жамоамизнинг вазифаси ақлли кўзойнакларни Instagram ва Facebook ижодкорлари (creator) орасида оммалаштириш ва улар билан бирга ишлашдан иборат.

Масалан, Python ва Hive ёрдамида Instagram Reels’даги ақлли қурилмалар бўйича ҳамкорлик (affiliate) дастури ижодкорлари учун маҳсулотларни автоматик белгилаш (tagging) тизимини жорий қилдим. Ҳозир ундан 10 мингдан ортиқ ижодкор фойдаланади. Яна бир лойиҳада Facebook пост ва Reels яратиш ойналарига таълимий маслаҳатлар функциясини бошидан охиригача олиб бордим. Уни 300 мингдан ортиқ ижодкор иштирокида синовдан ўтказдик ва натижада 5 мингдан ортиқ ижодкор ҳамкорлик дастурига қўшилди.

— Meta’да ўзбекистонликлар кўпми?

— Аниқ рақамни билмайман. Сан-Франциско кўрфази ҳудудидаги (Bay Area) Meta офисларида ўзимдан ташқари яна икки нафар ўзбекистонликни биламан. Ўйлашимча, АҚШнинг бошқа штатларида ва Лондон офисида ҳам ватандошларимиз ишласа керак.

— Сунъий интеллект даврида йирик компаниялар дастурчидан яна нимани кутади?

— Энг керакли жиҳатлардан бири — мослашувчанлик. Meta каби компанияларда талаблар жуда тез ўзгаради. Муҳандис исталган янги технологияни тезда ўзлаштириб, унга мослаша олиши керак. Талабларни тўғри англаш ва лойиҳани ўз вақтида етказиб бериш ҳам шунчалик муҳим.

— АҚШда ишлашни орзу қилган ёшларга қайси босқичда боришни маслаҳат берасиз: диплом олган заҳотими ёки тажриба орттиргандан кейинми?

— Иложи бўлса, АҚШга IT соҳасида бир неча йиллик тажриба билан келган маъқул. Ҳозир АҚШ компанияларида ишга қабул қилиш талаблари ошиб бормоқда. Мен ҳам Тошкентда уч йил ишлаб, банк, стартап ва халқаро компанияда тажриба орттирганимдан кейин бордим ва бу менга жуда асқатди.

Яна бир маслаҳатим: бошида турли қийинчиликларга тайёр бўлинг. Кўпчилик кичикроқ компаниядан бошлашига тўғри келади, баъзан эса маълум вақт иш топа олмаслик ҳам мумкин. Буни олдиндан ҳисобга олган одам йўлини давом эттира олади.

Абдусоли Эргашевнинг ҳикояси бир ҳақиқатни яна бир бор тасдиқлайди: катта натижа ҳар бир иш жойида қўйилган кичик, аммо аниқ қадамлардан йиғилади. Тошкентдаги талабалик лойиҳасидан бошланган бу йўл бугун минглаб ижодкорлар фойдаланадиган маҳсулотларда давом этмоқда.

ЎзА мухбири Нозимбек Мардонов суҳбатлашди.