কুইক ফায়ার 🔥 ওপেয়েমি ফোলোরুনশো-এর সাথে

ওপেয়েমি ফোলোরুনশো মনিপয়েন্টের রিসার্চ অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট (R&D)-এর ভাইস প্রেসিডেন্ট, যেখানে তিনি গভীর প্রযুক্তিগত ধারণাগুলোকে বাস্তব বিশ্বে প্রভাব ফেলতে সক্ষম সিস্টেমে রূপান্তরিত করার ওপর জোর দেন। তার পেশাগত অভিজ্ঞতা ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম এবং ইনফ্রাস্ট্রাকচারের ক্ষেত্রে, এবং তার কাজ গবেষণা ও বাস্তবায়নের ছেদবিন্দুতে অবস্থান করে: উদীয়মান সুযোগগুলো চিহ্নিত করা, সেগুলো কঠোরভাবে যাচাই করা এবং সেই প্ল্যাটফর্মগুলো তৈরি করা যা সেগুলোকে বাস্তবে রূপ দেয়।

তার মূল বিশ্বাস হলো, দুর্দান্ত ইঞ্জিনিয়ারিং সংস্কৃতি এবং ফার্স্ট-প্রিন্সিপালস থিংকিংই আসল উদ্ভাবনকে ট্রেন্ড অনুসরণ থেকে আলাদা করে। সময়ের সাথে সাথে, তার ফোকাস সিস্টেম তৈরি করা থেকে তাদের দিকনির্দেশনা নির্ধারণ, দলগুলোর নেতৃত্ব দেওয়া, প্রযুক্তিগত ভিশন স্থাপন এবং গবেষণার প্রচেষ্টাগুলোকে অর্থপূর্ণ ফলাফলে রূপান্তরিত করা নিশ্চিত করার দিকে বিবর্তিত হয়েছে।

• একজন পাঁচ বছর বয়সী শিশুর কাছে আপনার কাজটি ব্যাখ্যা করুন।

কল্পনা করুন আপনার একটি বিশাল খেলনার শহর আছে যেখানে প্রতিদিন লাখ লাখ মানুষ খেলে। আমার কাজ হলো শহরটি অত্যন্ত ব্যস্ত হয়ে ওঠার আগে আরও ভালো রাস্তা, শক্তিশালী সেতু এবং আরও স্মার্ট ট্রাফিক লাইট আবিষ্কার করা।

মাঝে মাঝে আমি নিজেই নতুন জিনিস তৈরি করি। মাঝে মাঝে আমি অন্য ইঞ্জিনিয়ারদের সেগুলো তৈরি করতে সাহায্য করি। আবার মাঝে মাঝে আমি এমন কোনো সমস্যার সমাধানের একটি ভালো উপায় বের করতে সপ্তাহের পর সপ্তাহ সময় ব্যয় করি যা আগে কেউ সমাধান করেনি। আমার কাজ মূলত নিশ্চিত করা যে শহরটি চলতে থাকে এমনকি যখন আরও লাখ লাখ মানুষ আসে।

• একটি ফিনটেক কোম্পানিতে R&D-এর দৈনন্দিন কাজ আসলে কেমন দেখায়?

মানুষ প্রায়শই R&D-কে ল্যাবে থাকা বিজ্ঞানীদের মতো কল্পনা করে। বাস্তবে, এটি অ্যাপ্লাইড ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের অনেক বেশি কাছাকাছি।

একটি সাধারণ সপ্তাহে একটি কঠিন ব্যবসায়িক সমস্যা বোঝা, পেপার বা প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন পড়া, বিদ্যমান প্রযুক্তিগুলো মূল্যায়ন করা, প্রোটোটাইপ তৈরি করা, ট্রেড-অফ পরিমাপ করা এবং সিদ্ধান্ত নেওয়া যে কোনো ধারণাটি প্রোডাকশন প্ল্যাটফর্মের অংশ হওয়ার যোগ্য কিনা তা অন্তর্ভুক্ত থাকে।

কিছু প্রজেক্ট কখনোই প্রোটোটাইপ পর্যায় থেকে বের হয় না কারণ এর অর্থনীতি কাজ করে না। অন্যগুলো শেষ পর্যন্ত এমন মূল ইনফ্রাস্ট্রাকচারে পরিণত হয় যার ওপর প্রতিটি ইঞ্জিনিয়ারিং দল নির্ভর করে।

মনিপয়েন্টে, এর অর্থ হলো ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস, স্ট্রিম প্রসেসিং, ডেভেলপার প্ল্যাটফর্ম, জালিয়াতি শনাক্তকরণ কৌশল, ইনফ্রাস্ট্রাকচার অটোমেশন এবং ইঞ্জিনিয়াররা কীভাবে স্কেলে পণ্য তৈরি করে তা সহজ করার উপায়ের মতো প্রযুক্তিগুলো অন্বেষণ করা।

লক্ষ্য শুধুমাত্র গবেষণার জন্য গবেষণা নয়। এটি অনিশ্চয়তা কমানো যাতে ব্যবসাটি আরও ভালো ইঞ্জিনিয়ারিং সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

• আপনি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেন যে একটি ধারণা পণ্যে পরিণত হওয়ার জন্য প্রস্তুত?

আমি তিনটি বিষয় খুঁজি। প্রথমত, আমরা আসলে কঠিন প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলো সমাধান করেছি, নাকি শুধু একটি ভালো ডেমো তৈরি করেছি? দ্বিতীয়ত, সমাধানটি জটিলতা বাড়ানোর পরিবর্তে কমায় কিনা? একটি প্রোটোটাইপ কৌশলপূর্ণ কাজ সহ্য করতে পারে। একটি প্রোডাকশন সিস্টেম তা পারে না। তৃতীয়ত, এটি এমন একটি বাস্তব সমস্যা সমাধান করে যা একাধিক দলের রয়েছে? যদি শুধুমাত্র একজন ইঞ্জিনিয়ার এটি বোঝেন বা শুধুমাত্র একটি দল এটি থেকে উপকৃত হয়, তবে এটি সম্ভবত এখনও গবেষণা পর্যায়ের।

রূপান্তর ঘটে যখন অজানা বিষয়গুলো জানা হয়ে যায়। সেই মুহূর্তে, কাজটি কিছু সম্ভব কিনা তা আবিষ্কার করা থেকে সরে এসে এটি নির্ভরযোগ্য, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য এবং অন্য ইঞ্জিনিয়ারদের ব্যবহারের জন্য সহজ করে তোলায় পরিবর্তিত হয়।

• মনিপয়েন্ট আফ্রিকা জুড়ে আগ্রাসীভাবে স্কেল করেছে। ইনফ্রাস্ট্রাকচারের দৃষ্টিকোণ থেকে এই ধরনের বৃদ্ধি কী দাবি করে?

বৃদ্ধি আপনার জিজ্ঞাসিত প্রশ্নগুলোকে পরিবর্তন করে। শুরুতে, আপনি জিজ্ঞাসা করেন, “আমরা এটি কাজ করাতে পারি?” পরে, আপনি জিজ্ঞাসা করেন, “এটি সকাল ৩টায় কাউকে জাগিয়ে না তুলেই ট্রাফিকের দশগুণ ভার বহন করতে পারবে?”

মনিপয়েন্টে, স্কেলে অপারেট করার অর্থ হলো এমন সিস্টেম ডিজাইন করা যা বিলিয়ন বিলিয়ন আর্থিক ঘটনা পরিচালনা করতে পারে, কম লেটেন্সি বজায় রাখতে পারে, ব্যর্থতা থেকে সুষ্ঠুভাবে পুনরুদ্ধার করতে পারে এবং বিভিন্ন অঞ্চল এবং পরিবর্তনশীল নেটওয়ার্ক পরিস্থিতিতে কাজ চালিয়ে যেতে পারে।

এর অর্থ হলো অভ্যন্তরীণ প্ল্যাটফর্মগুলোতেও প্রচুর বিনিয়োগ করা। একটি ইঞ্জিনিয়ারিং সংস্থা বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে, ডেভেলপার উৎপাদনশীলতাও একটি ইনফ্রাস্ট্রাকচার সমস্যায় পরিণত হয়। ভালো টুলিং, অটোমেশন, অবজারভেবিলিটি, ডেপ্লয়মেন্ট সিস্টেম এবং মানসম্মত প্ল্যাটফর্ম শত শত ইঞ্জিনিয়ারকে নির্ভরযোগ্যতা compromise না করেই দ্রুত কাজ করতে দেয়। ইনফ্রাস্ট্রাকচার আর শুধু ব্যবসাকে সমর্থন করছে না। এটি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধায় পরিণত হয়েছে।

• ভালো গবেষণা কেমন দেখায় সে সম্পর্কে ইঞ্জিনিয়ারদের সবচেয়ে বড় ভুল ধারণা কী?

অনেক ইঞ্জিনিয়ার মনে করেন গবেষণা মানেই পেপার পড়া। এটি নয়। ভালো গবেষণা মানে অনিশ্চয়তা কমানো।

মাঝে মাঝে এর অর্থ একাডেমিক পেপার পড়া। বেশিরভাগ সময়, এর অর্থ প্রোটোটাইপ তৈরি করা, প্রমাণ সংগ্রহ করা, কর্মক্ষমতা পরিমাপ করা, ব্যবহারকারীদের সাথে কথা বলা এবং নিজের ধারণাটি ভুল প্রমাণিত হতে রাজি থাকা।

R&D-এর সর্বোত্তম ফলাফল হলো আপনি সঠিক তা প্রমাণ করা নয়। এটি কোম্পানি মাসের পর মাস ভুল জিনিস তৈরি করার আগে কিছু মূল্যবান শেখা। গবেষণা ভবিষ্যতের ইঞ্জিনিয়ারিংকে আরও জটিল না করে সহজ করা উচিত।

• R&D-এর ভিপি হওয়ার আপনার পথ কেমন ছিল, এবং আপনি যদি আবার শুরু করতেন তবে কী differently করতেন?

আমার ক্যারিয়ার সবসময় পদবির চেয়ে কৌতূহল দ্বারা বেশি চালিত হয়েছে। আমি স্বাভাবিকভাবেই কঠিন ইনফ্রাস্ট্রাকচার সমস্যা, ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম, ডেটাবেস, ডেভেলপার প্ল্যাটফর্ম এবং সেই ধরনের ইঞ্জিনিয়ারিং কাজের দিকে ঝুঁকেছি যেখানে অভ্যন্তরীণ বিষয়গুলো বোঝা সত্যিকারের পার্থক্য তৈরি করে। সময়ের সাথে সাথে, তা নিজে প্রযুক্তিগত সমস্যা সমাধান করা থেকে দলগুলোকে চিহ্নিত করতে সাহায্য করার দিকে বিবর্তিত হয়েছে যে কোন সমস্যাগুলো প্রথমে সমাধানের যোগ্য।

নেতৃত্বের দিকে এগিয়ে যাওয়ার সময়, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে R&D শুধু প্রযুক্তি সম্পর্কে নয়। এটি এমন একটি প্রক্রিয়া তৈরি করা সম্পর্কে যা অনিশ্চয়তাকে informed decisions-এ রূপান্তরিত করে। আজ, আমার ভূমিকার একটি বড় অংশ হলো সংস্থাকে নতুন ধারণা অন্বেষণ করতে সাহায্য করা এবং নিশ্চিত করা যে সফল ধারণাগুলো প্রোডাক্ট দলগুলোর কাছে হস্তান্তর করা যায় এবং ব্যবসা জুড়ে স্কেল করা যায়।

যদি আমি আবার শুরু করতাম, তবে আমি individual technologies-এর পেছনে ছোটানোর চেয়ে সিস্টেমস থিংকিং, যোগাযোগ এবং অর্থনীতি শেখার জন্য বেশি সময় ব্যয় করতাম। ভাষা, ফ্রেমওয়ার্ক এবং ডেটাবেস আসে এবং যায়। জটিল সিস্টেম সম্পর্কে যুক্তি দেওয়ার, স্পষ্টভাবে যোগাযোগ করার এবং প্রযুক্তিগত সিদ্ধান্তের পেছনের ব্যবসায়িক মূল্য বোঝার ক্ষমতা একটি পুরো ক্যারিয়ার জুড়ে compound হয়। সেই দক্ষতাগুলো আমি যে কোনো নির্দিষ্ট প্রযুক্তি শেখার চেয়ে অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করি।