Raspberry Pi’dan Instagram Reels’gacha: Meta muhandisi Abdusoli Ergashev kodlar ortidagi raqamlar haqida

Abdusoli Ergashev bugun Kaliforniyaning Burlingeym shahrida, Meta kompaniyasida dasturiy ta’minot muhandisi bo‘lib ishlaydi. Uning yo‘li Toshkentdagi Inha universitetidan boshlangan, «Xalq» banki, LevelUp Solutions, EPAM kabi kompaniyalar va AQSHdagi Tulsa universiteti orqali dunyoning eng yirik texnologik kompaniyalaridan biriga olib kelgan.

Biz bu safar uning hikoyasini boshqa tomondan ochishga harakat qildik: har bir ish joyida aynan qanday tizimlar qurgani, qanday natijalarga erishgani va bugun Meta’da minglab ijodkorlar foydalanadigan qaysi mahsulotlar ustida ishlayotgani haqida so‘radik.

— Inha universitetida ikki marta dekanning faxriy ro‘yxatiga (Dean’s Honor List) kirgansiz. Talabalikdagi kundalik hayotingiz qanday o‘tardi?

— Darslar kunning turli soatlariga qo‘yilgani uchun ertalabdan kechgacha universitetda bo‘lardim. Talabalar uchun kutubxona va umumiy zallar bor edi, u yerda darslarga tayyorlanardik. Uy vazifalari va loyihalarni ko‘pincha guruh bo‘lib, birgalikda bajarardik. Kod yozib, yangi dastur yaratib, biror muammoni hal qilish menga katta zavq berardi. Uchinchi va to‘rtinchi kurslarda «hardware» fanlari orqali robototexnikaga ham qiziqib qoldim, lekin o‘qishni tugatgach, dasturiy ta’minot yo‘nalishini tanladim.

— 2019-yilda universitetdagi Autonomous Car Competition tanlovida 250 nafar talaba orasida uchinchi o‘rinni olgansiz. Avtomobilingiz texnik jihatdan qanday ishlagan?

— Bu aslida to‘rtinchi kurs oxiridagi kurs ishimiz edi. Uch kishilik guruh bo‘lib, avtonom avtomobil yasadik. Unga ultratovush sensori, kamera, infraqizil (IR) sensor va Bluetooth adapter o‘rnatilgan edi. Boshqaruv uchun Raspberry Pi mikrokompyuteridan foydalandik, kodni esa C++ tilida OpenCV kutubxonasi bilan yozdim.

Eng qiziq qismi kamera bo‘ldi: mashina turli yo‘l belgilari va ranglarni farqlab, shunga qarab o‘zi harakatlanishi kerak edi. Bir nechta sensorni bir vaqtda optimal ishlatishni ham shu loyihada o‘rgandim. Musobaqa oxirida bizning avtomobil belgilangan xaritadagi barcha to‘siqlardan o‘tib, marraga yetib keldi.

— Mehnat faoliyatingizni «Xalq» bankida full-stack dasturchi sifatida boshlagansiz. U yerda qaysi loyihangiz eng katta natija bergan?

— Bankda bir nechta muhim loyiha ustida ishladim. Java va Oracle yordamida bank xodimlari uchun bonus tizimini ishlab chiqdik. Bu tizim mijozlar qoniqishini umumiy hisobda 10 foizga oshirishga va bank foydasining 7 foizga o‘sishiga xizmat qildi.

Yana bir loyiha — hujjatlarni tayyorlashni avtomatlashtiradigan ichki veb-interfeys. Uni Java va ReactJS’da yozdik, natijada jarayon samaradorligi 50 foizga oshdi. Bundan tashqari, Jenkins orqali CI/CD jarayonini avtomatlashtirib, dasturlarni ishga tushirish vaqtini 80 foizga qisqartirdik, ko‘rsatkichlarni kuzatish uchun Grafana panelini sozladik.

— Keyin LevelUp Solutions kompaniyasiga o‘tdingiz. Startap muhiti bankdan nimasi bilan farq qildi?

— LevelUp kichik startap ko‘rinishida edi, shuning uchun haqiqiy ma’lumotlar bazalari bilan bevosita ishlash imkoniyati bo‘ldi. Turli mobil operatorlar bilan hamkorlikda SMS va IVR (ovozli menyu) xizmatlarini qurdik.

PostgreSQL’dagi ma’lumotlar bazasi tuzilmalarini qayta loyihalab, so‘rovlar bajarilish vaqtini 30 foizga qisqartirdim. Spring Boot asosida GraphQL API’lar yaratdik. Promo-aksiya xizmati uchun uchinchi tomon to‘lov platformasini integratsiya qildik va ikki oy ichida undan 10 ming foydalanuvchi foydalana boshladi.

— EPAM’da kuniga 10 terabaytdan ortiq ma’lumotni qayta ishlaydigan tizimlar ustida ishlagansiz. Bu qanday loyiha edi?

— EPAM’da biotexnologiya kompaniyasining loyihasida ishladim. Genetikaga oid yangi turdagi ma’lumot formatlari bilan ishlash imkoniyati bo‘ldi. Barcha ma’lumotlar oqimlarimiz (data pipeline) AWS bulutli xizmatlarida ishlardi va fayl hajmiga qarab juda katta jarayonlarni bajarardi.

Asosiy vazifalardan biri ularni optimallashtirish edi: AWS resurslarini ortiqcha sarflamasdan, kamroq vaqt va xarajat bilan ishlashini ta’minlash. Java, Spark va Airflow’da qurgan ETL tizimlarimizda qayta ishlash vaqtini 20 foizga qisqartirdik. Python’da yozgan skriptlarim AWS S3 xotirasidan eski fayllarni avtomatik o‘chirib, 20 terabayt joyni bo‘shatdi va sezilarli mablag‘ tejaldi. Bu tajriba menga katta hajmdagi fayllar bilan xavfsiz ishlashni o‘rgatdi. Hozir Meta’da ham aynan shu bilimlar asqatyapti.

— EPAM’da ilk bor xalqaro jamoada ishladingiz. Bu sizga qanday ta’sir qildi?

— Jamoamda asosan Ukraina va Vengriyadan kelgan dasturchilar bor edi. Ular bilan ishlash jarayonida o‘zim qanchalik kam bilishimni tushundim. Bu men uchun juda foydali saboq bo‘ldi. Shuningdek, Agile metodologiyasi asosida ishlaydigan SCRUM jamoasida faoliyat yuritdim va funksiyalarni sinovdan to ishga tushirishgacha boshidan oxirigacha yetkazib berishga mas’ul bo‘ldim.

— AQSHga borish va FAANG kompaniyalarida ishlash g‘oyasi qachon paydo bo‘lgan?

— Universitetda o‘qib yurganimda katta kompaniyalarda ishlashni orzu qilardim, lekin aynan FAANG haqida o‘ylamaganman. Amerikaga borib, shu kompaniyalardan biriga dasturchi bo‘lib kirish fikri 2020-yil oxirida, pandemiya paytida tug‘ildi. 2021-yil bahorida magistraturaga tayyorgarlik ko‘ra boshladim va kerakli sertifikatlarni oldim. 2022-yil avgustda esa AQSHning Oklaxoma shtatiga ko‘chib bordim.

— Bir nechta universitetga hujjat topshirgansiz. Nega aynan Tulsa universitetini tanladingiz?

— Florida va Tennessi shtatlaridagi universitetlarga ham hujjat topshirgandim. Tulsa universitetidan olgan grantim yaxshiroq edi, universitetning joylashuvi ham ma’qul keldi. Kompyuter fanlari bo‘yicha magistraturani 4 balldan 3,6 GPA bilan tamomladim. O‘qish davomida, 2024-yil oktabridan 2025-yil martigacha, universitetda ko‘ngilli repetitor bo‘lib, bakalavr talabalariga «Ma’lumotlar bazasi tizimlari» hamda «Ma’lumotlar tuzilmalari va algoritmlar» fanlaridan yordam berdim.

— Meta’dan oldin Illinoys shtatidagi Bull and Bear Co kompaniyasida ham ishlagansiz. U yerda nima bilan shug‘ullangansiz?

— U yerda real vaqt rejimida keladigan telemetriya ma’lumotlari bilan ishladim. Samsara va OSRM API’laridan keladigan ma’lumotlarni qabul qiladigan, qayta ishlaydigan va tahlil qiladigan, hodisalarga asoslangan (event-driven) tizimlarni qurdik va optimallashtirdik. Bu kompaniyaga qarorlarni ma’lumotlar asosida qabul qilish imkonini berdi va kechikishlarni oyiga 30 foizga kamaytirdi.

— Hozir Meta’da aynan qanday mahsulotlar ustida ishlayapsiz?

— Meta’da faoliyatimni Reality Labs bo‘limida boshladim. Bu Meta’ning aqlli ko‘zoynaklari va VR qurilmalarini ishlab chiqaradigan qismi. Jamoamizning vazifasi aqlli ko‘zoynaklarni Instagram va Facebook ijodkorlari (creator) orasida ommalashtirish va ular bilan birga ishlashdan iborat.

Masalan, Python va Hive yordamida Instagram Reels’dagi aqlli qurilmalar bo‘yicha hamkorlik (affiliate) dasturi ijodkorlari uchun mahsulotlarni avtomatik belgilash (tagging) tizimini joriy qildim. Hozir undan 10 mingdan ortiq ijodkor foydalanadi. Yana bir loyihada Facebook post va Reels yaratish oynalariga ta’limiy maslahatlar funksiyasini boshidan oxirigacha olib bordim. Uni 300 mingdan ortiq ijodkor ishtirokida sinovdan o‘tkazdik va natijada 5 mingdan ortiq ijodkor hamkorlik dasturiga qo‘shildi.

— Meta’da o‘zbekistonliklar ko‘pmi?

— Aniq raqamni bilmayman. San-Fransisko ko‘rfazi hududidagi (Bay Area) Meta ofislarida o‘zimdan tashqari yana ikki nafar o‘zbekistonlikni bilaman. O‘ylashimcha, AQSHning boshqa shtatlarida va London ofisida ham vatandoshlarimiz ishlasa kerak.

— Sun’iy intellekt davrida yirik kompaniyalar dasturchidan yana nimani kutadi?

— Eng kerakli jihatlardan biri — moslashuvchanlik. Meta kabi kompaniyalarda talablar juda tez o‘zgaradi. Muhandis istalgan yangi texnologiyani tezda o‘zlashtirib, unga moslasha olishi kerak. Talablarni to‘g‘ri anglash va loyihani o‘z vaqtida yetkazib berish ham shunchalik muhim.

— AQSHda ishlashni orzu qilgan yoshlarga qaysi bosqichda borishni maslahat berasiz: diplom olgan zahotimi yoki tajriba orttirgandan keyinmi?

— Iloji bo‘lsa, AQSHga IT sohasida bir necha yillik tajriba bilan kelgan ma’qul. Hozir AQSH kompaniyalarida ishga qabul qilish talablari oshib bormoqda. Men ham Toshkentda uch yil ishlab, bank, startap va xalqaro kompaniyada tajriba orttirganimdan keyin bordim va bu menga juda asqatdi.

Yana bir maslahatim: boshida turli qiyinchiliklarga tayyor bo‘ling. Ko‘pchilik kichikroq kompaniyadan boshlashiga to‘g‘ri keladi, ba’zan esa ma’lum vaqt ish topa olmaslik ham mumkin. Buni oldindan hisobga olgan odam yo‘lini davom ettira oladi.

Abdusoli Ergashevning hikoyasi bir haqiqatni yana bir bor tasdiqlaydi: katta natija har bir ish joyida qo‘yilgan kichik, ammo aniq qadamlardan yig‘iladi. Toshkentdagi talabalik loyihasidan boshlangan bu yo‘l bugun minglab ijodkorlar foydalanadigan mahsulotlarda davom etmoqda.

O‘zA muxbiri Nozimbek Mardonov suhbatlashdi.