У світі, де інженерія даних стає серцем технологічних продуктів, з’являються фахівці, здатні перетворити складність на порядок, а хаос — на керовану систему. Марія ПОЗДНЯКОВА — саме з таких. Її підхід поєднує сувору структурність, повагу до приватності користувачів і чітку інженерну логіку, що гарантує стабільність там, де інші бачать лише ризики. Вона працює на стику безпеки, ефективності та прозорості — і щоразу доводить: зрілі цифрові рішення не про магію, а про дисципліну та відповідальність. Саме тому її методи сьогодні формують новий стандарт роботи з даними в міжнародних командах.
Марія працює так, щоб і дані залишалися захищеними, і системи показували стабільний результат. Вона не женеться за «чарівними кнопками», а вибудовує чіткі правила: яка межа допустимого збурення даних, щоб зберегти приватність користувачів і водночас не втратити точність моделей. У числах це виглядає так: точність падає не більше ніж на 3%, енергоспоживання зростає максимум удвічі — і цього достатньо, щоб бізнес не зупинявся. Якщо якість починає коливатися, система дає зрозумілі сигнали: коли залучити людину, що змінити в налаштуваннях і як безпечно повернутися до простішого режиму, щоб користувач не відчув просідання. Такі «світлофори» додають команді впевненості та скорочують час реагування.
На практичних прикладах Марія доводить: суворіший, послідовний захист не зменшує якість — часто він її підсилює. У задачах зі звуком і мовленням моделі менше перенавчаються й працюють стабільніше. Так, інколи це потребує більше енергії, але ризики витоків падають різко — особливо там, де йдеться про медичні дані або системи, що ухвалюють соціально значущі рішення.
Марія завжди тримає баланс між автоматизацією та правилами. Вона не соромиться додавати користувачам пояснення: «чому так вирішила система», пропонує невеликі варіанти «що було б, якби» та демонструє індикатори впевненості. Так люди швидше розуміють логіку роботи системи й не витрачають час на здогадки.
У кар’єрі Марія орієнтується не на гасла, а на відчутний результат. У Keywords Studios вона швидко виросла до ролі дослідниці штучного інтелекту. Один із її проєктів забезпечив близько 30% приросту швидкості й зручності роботи з даними — менше ручної рутини, більше прозорих кроків. У ще одному проєкті запити до баз даних стали оброблятися приблизно на 40% швидше. Це не «красива презентація», а щоденна дисципліна: домовленості виконані, метрики ростуть, команда чітко розуміє свої ролі.
Її досвід — це місток між інженерією та продуктом. Марія любить цикл «дані – система – інтерфейс – ризики». У потрібних точках вона створює так званий «паспорт системи» — картку з версіями, обмеженнями безпеки, ризиками і відповідальними особами. Поруч — «екран змін»: як за тиждень чи місяць оновилися дані та як це вплинуло на якість і справедливість рішень.
Вона не уникає складних тем, але пояснює їх просто: «не все має бути прозорим усередині, але зовні все має бути керованим», «краще чіткі пороги, ніж нескінченне копання всередині моделі», «краще коротке пояснення зараз, ніж довга відписка потім».
Підсумок очевидний: Марія — це про порядок, швидкість і повагу до людини. Пані Позднякова показує, що «чорний ящик» можна перетворити на «чорну скриньку з інструкцією та датчиками»: користувачеві не потрібно знати все всередині — достатньо розуміти межі, сигнали та план дій. Так системи працюють стабільніше, команди — спокійніше, а бізнес — зростає без зайвих драм. Це і є зрілий підхід: менше пафосу, більше користі, щоденний результат — у цифрах, процесах і досвіді користувача.
MARIIA POZDNIAKOVA:
OPTIMISING PROCESSES IN DATA ENGINEERING —
HOW IT IMPROVED THE EFFICIENCY
OF TEAM WORK
In a world where data engineering is becoming the heart of technological products, specialists are emerging who are capable of transforming complexity into order and chaos into a manageable system. Mariia POZDNIAKOVA is one such specialist. Her approach combines strict structure, respect for user privacy, and clear engineering logic, which guarantees stability where others see only risks. She works at the intersection of security, efficiency, and transparency — and proves time and again that mature digital solutions are not about magic, but about discipline and responsibility. That is why her methods are shaping a new standard for working with data in international teams today.
Mariia works to ensure that data remains secure and systems deliver stable results. She does not chase after “magic buttons,” but establishes clear rules: what is the acceptable limit of data disturbance in order to preserve user privacy without losing model accuracy. In numbers, this looks like this: accuracy drops by no more than 3%, energy consumption increases by a maximum of two times — and this is enough to keep the business running. If quality begins to fluctuate, the system gives clear signals: when to involve a human, what to change in the settings, and how to safely return to a simpler mode so that the user does not experience any slowdown. Such “traffic lights” give the team confidence and reduce response time.
Mariia uses practical examples to prove that stricter, consistent protection does not reduce quality — it often enhances it. In tasks involving sound and speech, models are retrained less and work more consistently. Yes, sometimes this requires more energy, but the risks of leaks drop sharply — especially when it comes to medical data or systems that make socially significant decisions.
Mariia always maintains a balance between automation and rules. She is not afraid to provide users with explanations of “why the system decided this way,” offers small “what if” options, and displays confidence indicators. This helps people understand the logic of the system more quickly and not waste time guessing.
In her career, Mariia focuses not on slogans, but on tangible results. At Keywords Studios, she quickly rose to the role of artificial intelligence researcher. One of her projects provided about a 30% increase in speed and convenience of working with data — less manual routine, more transparent steps. In another project, database queries began to be processed about 40% faster. This is not a “nice presentation” but daily discipline: agreements are fulfilled, metrics are growing, and the team clearly understands their roles.
Her experience is a bridge between engineering and product. Mariia loves the cycle of “data – system – interface – risks.” At the right points, she creates a so-called “system passport” — a card with versions, security restrictions, risks, and responsible persons. Next to it is the “change screen”: how the data has been updated over a week or a month and how this has affected the quality and fairness of decisions.
She does not shy away from complex topics, but explains them simply: “Not everything has to be transparent internally, but everything has to be manageable externally,” “Clear thresholds are better than endless digging inside the model,” “A short explanation now is better than a long formal reply later.”
The conclusion is obvious: Mariia is all about order, speed, and respect for people. Mrs. Pozdniakova shows that a “black box” can be turned into a “black box with instructions and sensors”: the user does not need to know everything inside — it is enough to understand the boundaries, signals, and action plan. This way, systems work more stably, teams are calmer, and business grows without unnecessary drama. This is a mature approach: less hype, more benefit, daily results — in numbers, processes, and user experience.