⚡️O'zbekiston yoshlarining global bozordagi muvaffaqiyati haqida qiziq fikrlar.

Комментарийларда бизга кўпроқ кучли фаундерлар (стартап асосчилари) керак дейилмоқда. Аммо кучли фаундерлар ўз-ўзидан пайдо бўлмайди. Бунинг учун махсус муҳит ва машқ майдони зарур.

Бу худди кучли жангчи ёки генерал каби. Кучли генерал бўлиш учун бола балоғат ёшига етгандан сўнг армияга бориб, уйидан узоқда, ноқулай муҳитда синовдан ўтади, янги кўникмаларни эгаллайди. Кейин у ўсиш учун жанг майдонларида ҳаётини хавф остига қўяди, одамларни бошқаришни ўрганади. Махалла кўчасида ўтириб генерал бўлиб қолмайди.

Ўзбекистонда ўтириб кучли фаундер бўлиш жуда қийин, чунки бу ерда рақобатли муҳит мавжуд эмас. Фаундерлар катта ва рақобатли бозорга чиқишлари керак. Бу икки усул орқали бўлиши мумкин:

1. Фаундерлар муҳит ривожланган жойларга бориб у ерда бизнес бошлашлари;
2. Глобал компаниялар Ўзбекистонга кириб келиши (лекин бу жараён секин кечмоқда ва яқин орада бўлиши қийин).

Муҳит (экотизим) деганда кадрлар, венчур маблағлар, акселераторлардан ташқари, соҳа жуда модага айланиши керак. Бу ҳозирча мавжуд эмас. Масалан, технологик "гик" (geek ёки "ботаник") бўлиш Силикон водийсида мақтовга лойиқ. Бизда эса “бошқачароқ бола экан” дейишади.

Стартап экотизимлари ривожланган жойларда асосчиларни "builders" (қурувчилар) деб аташади, яъни маҳсулот яратишга эътибор қаратишади. Ҳамма тун-кун стартап қоидаларига амал қилади. Жамиятда тез ҳаракат қилиш, кўпроқ меҳнат қилишга босим бўлади. Экотизим ривожланмаган жойда эса бундай босим бўлмайди ва у ердаги компаниялар агрессив ва тез ўсувчи компанияларга мағлуб бўлиб борадилар.

Экотизим компания маданиятига ҳам таъсир қилади. Бўшашган бозорлардаги стартапларнинг маданияти ҳам бўшашган бўлади.

Шунинг учун агар биз кучли фаундерлар етишишини истасак, муҳит ривожланган жойларга стартап қура оладиганларни юборишимиз ва уларни у ерда қўллаб-қувватлашимиз керак. Улар кейинчалик Ўзбекистонга катта фойда олиб келади — ўз тажрибаси билан бошқаларни ўргатади. Бу эса ўз навбатида Ўзбекистонда ҳам экотизимнинг шаклланишини тезлаштиради.

PS. Яқинда МДХ давлатлари бозорига маҳсулот яратишни бошлаган дўстим Озодга шундай маслаҳат бердим: “МДХ бозори кичик, сенинг АҚШга келиб бизнес қилиш имконинг бор. Қийин бўлса ҳам, шу йўлни танла,” дедим ва унга қўлимдан келганча ёрдам бераман.

Ўзим инвестиция киритган бир неча стартап фаундерларини ҳам Ўзбекистондан ташқаридаги бозорларга чиқишга ундамоқдаман.

@paiziev24

Numeo’га Data Scientist керак (Contract to hire)

Биз Data Scientist лавозими учун номзодларни излаяпмиз. Кандидатлар интервьюга тайёр ҳолда келишлари учун, вазифа нима экани ва қандай муаммони ечишлари кераклигини тушунтириб ўтамиз.

Муаммо:

Биз логистика соҳасида фаолият юритамиз ва юкларни автоматик саралаш орқали энг мақбул юкларни танлашни автоматлаштирмоқчимиз. Бизда юклар тўғрисидаги катта ҳажмдаги маълумотлар (big data) йиғилмоқда — бир йилда тахминан 20 миллион юк ҳақида маълумот сақланади. Диспетчерлар юк қидирганда, ҳар бир сўровда 50–500 та натижа чиқади. Бу натижаларда доимий параметрлар мавжуд: origin, destination, weight, broker name, ва 70% ҳолатда rate (нарх) ҳам бор.

Биз автоматлашган система орқали қуйидаги учта стратегия асосида юкларни танлайдиган тавсия алгоритмларини қурмоқчимиз:

---

1. Стратегия: Eng yaxshi RPM (rate per mile)
– Диспетчер юк излаётганда, берилган тарихий маълумотлар асосида энг яхши RPM кўрсаткичга эга юкларни танлаш.
– Фильтр: фақат белгиланган нархдан юқори бўлган юклар кўрсатилиши керак (масалан, X дан юқори).
– Бу учун тарихий маълумотлардан автоматик равишда most relevant юкларни саралаб бериш керак.

---

2. Стратегия: Weekly Rate Goal асосида маршрут режаси тузиш
– API орқали бозор маълумотларини (DAT ва бошқа манбалардан) олиб, ҳафтанинг муайян кунида қандай маршрут ва нархда юк топиш мумкинлигини ҳисоблаш.
– Юклар учун тарихий маълумотлардан фойдаланиб, керакли маршрут бўйича “rate prediction” қилиш.

---

3. Стратегия: Net Profit Maximization
– Фақат даромад (revenue) эмас, балки тулиқ харажатларни (масалан, бензин, тўловлар, бошқа operational cost) ҳисобга олиб, sof foyda ни максималлаштирувчи юклар комбинациясини тавсия қилиш.
– Бу учун юкларни бир-бирига боғлаш, тайминг ва масофани ҳисобга олиш муҳим.

---

Талаб қилинадиган скилллар:

✅ Big Data билан ишлаш тажрибаси
✅ Data Cleaning, Feature Engineering ва ETL pipeline қуриш
✅ Machine Learning (XGBoost, Random Forest, Neural Networks) ва Model Evaluation (Precision/Recall, AUC)
✅ Recommendation Systems ва Multi-objective Optimization тажрибаси
✅ Python (Pandas, Scikit-learn, NumPy), SQL, ва эҳтимол Apache Spark
✅ API интеграция, real-time data enrichment ва predictive analytics билан ишлаш қобилияти
✅ Decision-making алгоритмларига факторлар асосида огирлик бериш (weights/tuning)

---

Қўшимча маълумот:
– Юклар маълумотлари диспетчерларимиз орқали платформамизга тушади
– Куплаб юклар бир хил бўлгани учун такрорий маълумотлардан хулоса чиқариш керак
– Бизнес мақсадимиз – диспетчерларга тўғри юкни тўғри пайтда топиб бериш

---

Қизиқяпсизми?
CV ва “нега айнан сиз бу позиция учун тўғри номзодсиз” деган қисқа мотивацион хатни [email protected] манзилига юборинг.

@paiziev24

Бундан икки йил аввал Digital Camp жамоаси билан «Стартап Мактаби» курсини тайёрлаган эдик ва у пуллик епик лойиҳа бўлган. Курсни YouTube’га жойладик ва у энди барча учун бепул. Фойдали бўлади, деб ўйлайман. Ҳозирча курснинг ярми жойлаштирилган, қолган қисми яқин вақт ичида эълон қилинади.

https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ujj7vqGHShpkdkADMQNCKvOl6SBnE1p

@paiziev24

Алишер Саъдуллаев ўзининг @stanford_kundaligi каналинида Стэнфорд SEP дастуридан лавҳалар бериб бораяпти. Ҳаммадан ҳам мен уларни қизиқиш билан кузатяпман.

Ўтган йили шу вақтда бизга дарс ўтган профессорларни ва муҳит расмларини яна кўриб, ўша дамларни эслаябман. Жуда қизиқ ва интенсив программа.

Ушбу канал ҳам айнан Стэнфорддан лавҳалар бериб бориш билан бошланган эди. Тепага бир йил аввалги постларга чиқсангиз, уларни топасиз.

@paiziev24

Уша вақтда бир қанча фикрлар билан ўртоқлашган эканман.