Schnellauftrag 🔥 mit Opeyemi Folorunsho

Opeyemi Folorunsho ist Vice President für Forschung und Entwicklung (R&D) bei Moniepoint, wo er sich darauf konzentriert, tiefgreifende technische Ideen in Systeme zu übersetzen, die reale Auswirkungen haben. Sein Hintergrund liegt in verteilten Systemen und Infrastruktur, und seine Arbeit befindet sich an der Schnittstelle zwischen Forschung und Umsetzung: Er identifiziert aufkommende Chancen, validiert sie rigoros und baut die Plattformen, die sie zum Leben erwecken.

Seine zentrale Überzeugung ist, dass eine starke Ingenieurskultur und das Denken nach ersten Prinzipien echte Innovation von Trendjagd unterscheiden. Im Laufe der Zeit hat sich sein Fokus vom Bau von Systemen hin zur Gestaltung ihrer Richtung, zur Führung von Teams, zur Festlegung der technischen Vision und zur Sicherstellung entwickelt, dass Forschungsbemühungen in sinnvolle Ergebnisse münden.

• Erklären Sie Ihren Job einem Fünfjährigen.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine riesige Spielzeugstadt, in der jeden Tag Millionen von Menschen spielen. Meine Aufgabe ist es, bessere Straßen, stabilere Brücken und intelligentere Ampeln zu erfinden, bevor die Stadt zu überlastet wird.

Manchmal baue ich neue Dinge selbst. Manchmal helfe ich anderen Ingenieuren beim Bau. Und manchmal verbringe ich Wochen damit, einen besseren Weg zu finden, um ein Problem zu lösen, das noch niemand gelöst hat. Meine Aufgabe ist es wirklich, sicherzustellen, dass die Stadt weiter funktioniert, auch wenn Millionen weiterer Menschen hinzukommen.

• Wie sieht R&D in einem Fintech-Unternehmen im Alltag tatsächlich aus?

Viele stellen sich R&D als Wissenschaftler in einem Labor vor. In Wirklichkeit ist es viel näher an der angewandten Ingenieurwissenschaft.

Eine typische Woche umfasst das Verständnis eines schwierigen Geschäftsproblems, das Lesen von Fachartikeln oder technischer Dokumentation, die Bewertung bestehender Technologien, den Bau von Prototypen, die Messung von Kompromissen und die Entscheidung, ob eine Idee es wert ist, Teil der Produktionsplattform zu werden.

Einige Projekte verlassen nie die Prototyp-Phase, weil die Wirtschaftlichkeit nicht stimmt. Andere entwickeln sich zur Kerninfrastruktur, von der jedes Ingenieurteam abhängt.

Bei Moniepoint bedeutete dies die Erforschung von Technologien wie verteilte Ledger-Technologien (Distributed-Ledger-Technologien), Stream-Processing, Entwicklerplattformen, Betrugserkennungstechniken, Infrastrukturautomatisierung und Möglichkeiten, wie Ingenieure Produkte im großen Maßstab einfacher erstellen können.

Das Ziel ist nicht Forschung um der Forschung willen. Es geht darum, Unsicherheit zu reduzieren, damit das Unternehmen bessere ingenieurtechnische Entscheidungen treffen kann.

• Wie entscheiden Sie, wann eine Idee bereit ist, ein Produkt zu werden?

Ich achte auf drei Dinge. Erstens: Haben wir die schwierigen technischen Probleme tatsächlich gelöst, oder haben wir nur eine gute Demo gebaut? Zweitens: Reduziert die Lösung die Komplexität, statt sie zu erhöhen? Ein Prototyp kann Cleverness tolerieren. Ein Produktionssystem kann das nicht. Drittens: Löst es ein echtes Problem, das mehrere Teams haben? Wenn es nur ein Ingenieur versteht oder nur ein Team davon profitiert, ist es wahrscheinlich noch Forschung.

Der Übergang findet statt, wenn das Unbekannte bekannt wird. An diesem Punkt verschiebt sich die Arbeit von der Entdeckung, ob etwas möglich ist, hin dazu, es zuverlässig, wartbar und einfach für andere Ingenieure nutzbar zu machen.

• Moniepoint ist in ganz Afrika aggressiv gewachsen. Was fordert diese Art von Wachstum aus infrastruktureller Sicht?

Wachstum verändert die Fragen, die Sie stellen. Am Anfang fragen Sie: „Können wir das zum Laufen bringen?“ Später fragen Sie: „Kann dies die zehnfache Last verkraften, ohne jemanden um 3 Uhr morgens aufzuwecken?“

Bei Moniepoint bedeutet Betrieb im großen Maßstab, Systeme zu entwerfen, die Milliarden von Finanztransaktionen bewältigen, niedrige Latenzzeiten aufrechterhalten, sich elegant von Ausfällen erholen und den Betrieb über verschiedene Regionen und unterschiedliche Netzwerkbedingungen hinweg fortsetzen können.

Es bedeutet auch, stark in interne Plattformen zu investieren. Wenn eine Ingenieursorganisation wächst, wird die Produktivität der Entwickler ebenfalls zu einem Infrastrukturproblem. Gute Tools, Automatisierung, Observability, Bereitstellungssysteme und standardisierte Plattformen ermöglichen es Hunderten von Ingenieuren, schnell voranzukommen, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen. Die Infrastruktur unterstützt nicht mehr nur das Geschäft. Sie wird zu einem Wettbewerbsvorteil.

• Was ist das größte Missverständnis, das Ingenieure hinsichtlich guter Forschung haben?

Viele Ingenieure denken, Forschung bedeute, Artikel zu lesen. Das ist nicht der Fall. Gute Forschung bedeutet, Unsicherheit zu reduzieren.

Manchmal bedeutet das, akademische Arbeiten zu lesen. Häufiger bedeutet es, Prototypen zu bauen, Beweise zu sammeln, Leistung zu messen, mit Nutzern zu sprechen und bereit zu sein, die eigene Idee als falsch zu beweisen.

Das beste Ergebnis in der R&D ist nicht, recht zu haben. Es ist, etwas Wertvolles zu lernen, bevor das Unternehmen Monate damit verbringt, das Falsche zu bauen. Forschung sollte zukünftige Ingenieursarbeit erleichtern, nicht komplizierter machen.

• Wie sah Ihr Weg zum VP of R&D aus, und was würden Sie anders machen, wenn Sie noch einmal von vorne beginnen würden?

Meine Karriere war immer mehr von Neugier als von Titeln getrieben. Ich fühlte mich natürlich zu schwierigen Infrastrukturproblemen, verteilten Systemen, Datenbanken, Entwicklerplattformen und der Art von Ingenieursarbeit hingezogen, bei der das Verständnis der Interna einen echten Unterschied macht. Im Laufe der Zeit entwickelte sich das von der eigenen Lösung technischer Probleme hin zur Hilfe für Teams, zu identifizieren, welche Probleme es überhaupt wert waren, gelöst zu werden.

Als ich in Führungspositionen aufstieg, erkannte ich, dass R&D nicht nur um Technologie geht. Es geht darum, einen Prozess zu schaffen, der Unsicherheit in fundierte Entscheidungen verwandelt. Heute besteht ein großer Teil meiner Rolle darin, der Organisation zu helfen, neue Ideen zu erforschen, während sichergestellt wird, dass die erfolgreichen an Produktteams übergeben und im gesamten Geschäft skaliert werden können.

Wenn ich noch einmal von vorne beginnen würde, würde ich weniger Zeit damit verbringen, einzelnen Technologien nachzujagen, und mehr Zeit damit, systemisches Denken, Kommunikation und Wirtschaftswissenschaften zu lernen. Sprachen, Frameworks und Datenbanken kommen und gehen. Die Fähigkeit, über komplexe Systeme nachzudenken, klar zu kommunizieren und den geschäftlichen Wert hinter technischen Entscheidungen zu verstehen, zahlt sich über die gesamte Karriere hinweg aus. Diese Fähigkeiten waren weitaus wichtiger als jede spezifische Technologie, die ich gelernt habe.