Por qué ‘la adaptabilidad es clave’ para este científico de datos

Paulo da Costa, de Integral Ad Science, analiza su papel diario como científico de datos del personal y por qué no se debe subestimar la importancia de empezar poco a poco.

Paulo da Costa es científico de datos en Integral Ad Science, donde combina visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y técnicas de procesamiento de audio para crear modelos para la verificación y optimización de anuncios, centrándose en contenido de video.

Un día típico para da Costa comienza con actualizaciones del equipo donde se analiza la progresión y la programación del proyecto, junto con el tiempo asignado para escribir código, revisar artículos y evaluaciones de código. Se llevan a cabo más reuniones de equipo a lo largo del día y la semana, donde las estrategias y objetivos se evalúan, alinean y modifican según sea necesario.

“Para gestionar mi carga de trabajo de forma eficaz, empleo estrategias como dividir las tareas en partes manejables y bloquearlas en mi calendario para rendir cuentas y gestionar el tiempo”, dice da Costa.

“En general, cada día se desarrolla de manera un poco diferente, combinando trabajo en equipo, resolución de problemas, gestión de partes interesadas, prueba de ideas y desarrollo personal, con algunos merecidos descansos para tomar café en buena medida”.

¿En qué tipos de proyectos de IA/análisis trabaja?

Hoy en día, la mayoría de mis proyectos giran en torno al uso del aprendizaje profundo para contenidos multimedia y de vídeo. Dentro de ese amplio dominio, trabajo en diferentes arquitecturas y objetivos de aprendizaje adaptados a casos de uso específicos. Por ejemplo, podría estar desarrollando modelos de detección aprovechando el aprendizaje supervisado, trabajando en un enfoque de recuperación de información para categorizar videos de manera eficiente o usando la autosupervisión para aprender representaciones útiles sin la necesidad de datos anotados por humanos. En particular, disfruto el trabajo que hacemos en multimodalidad, por ejemplo, combinando diferentes modalidades como visión y texto para crear mejores modelos que puedan procesar diversas señales de datos tal como lo hacen los humanos.

¿Qué habilidades de inteligencia artificial/análisis utiliza a diario?

En mi rol, me encuentro inmerso en una variedad de tareas, desde manejar grandes cantidades de datos hasta profundizar más en el desarrollo algorítmico. Independientemente del enfoque del día, el pensamiento algorítmico sigue siendo primordial, ya sea que se aplique a la ingeniería de datos, la producción de modelos o la resolución de desafíos del aprendizaje automático (ML).

La adaptabilidad es clave, especialmente cuando se trata de las herramientas que uso. Desde aprovechar Spark y SQL para el procesamiento de datos hasta sumergirse en bibliotecas de Python como TensorFlow y PyTorch para el desarrollo de modelos, la versatilidad es esencial. Además, unas buenas habilidades de desarrollo de software garantizan que el código que escribo no sólo sea funcional sino también mantenible y accesible para mis compañeros.

Construir una base sólida en informática, matemáticas y estadística es crucial para navegar por la gama cada vez mayor de herramientas y tecnologías. En el lado más blando, las habilidades de gestión de personas desempeñan un papel igualmente vital. La comunicación eficaz, el liderazgo y el fomento del crecimiento y el compromiso del equipo a menudo se pasan por alto, pero son indispensables para el éxito en este campo.

¿Cuáles son las partes más difíciles de trabajar en IA/análisis y cómo navegar por ellas?

Dado que los campos de IA y ML avanzan tan rápido, puede resultar difícil mantenerse al día con los desarrollos actuales y estar actualizado. La comunicación eficaz es otra piedra angular, especialmente cuando se trata de conceptos complejos. A veces puede resultar difícil articular ideas de forma clara y concisa, garantizando una colaboración fluida con equipos diversos. Gran parte de mi trabajo requiere concentración. Con la cantidad de dispositivos y herramientas conectados que tenemos, puede resultar muy difícil minimizar las distracciones y reservar tiempo para el trabajo concentrado.

Para abordar estos desafíos, tengo mi propio conjunto de estrategias. En primer lugar, priorizo ​​las tareas y establezco límites claros para asegurarme de tener el tiempo y los recursos necesarios para lograr mis objetivos. También mantengo documentación escrita sobre los proyectos en los que estoy trabajando para una comunicación más eficiente y efectiva. Además, limito conscientemente mi uso de las redes sociales y hago todo lo posible para mantenerme actualizado con los últimos desarrollos dedicando tiempo a explorar trabajos recientes y manteniéndome informado sobre los avances en el campo.

¿Tiene algún consejo de productividad que le ayude durante el día?

Me esfuerzo por tomar descansos regulares, mantenerme hidratado y asegurarme de descansar lo suficiente siempre que sea posible. Creo que hacer ejercicio físico me ayuda a aliviar el estrés y garantiza que priorice el cuidado personal. Tiendo a empezar el día estableciendo objetivos y prioridades claras. Identifico las tareas más críticas que necesitan mi atención y me concentro en ellas primero. Además, siempre que puedo, intento automatizar tareas repetitivas. Si bien al principio puede llevar algo de tiempo, es probable que tu yo futuro te lo agradezca.

¿Qué habilidades y herramientas estás utilizando para comunicarte diariamente con tus colegas?

Mi comunicación diaria con colegas implica una combinación de interacciones sociales y relacionadas con el trabajo. Slack es una herramienta principal para la comunicación en tiempo real con colegas. Utilizo los canales de Slack para debates relacionados con el trabajo, comparto actualizaciones sobre proyectos y coordino con los miembros del equipo. Utilizo Jira como herramienta de gestión de proyectos que me ayuda a realizar un seguimiento y asignar tareas, realizar un seguimiento del estado y priorizar el trabajo según los requisitos del proyecto. El control de versiones también es importante para el desarrollo colaborativo en proyectos de IA, ya que garantiza una integración perfecta de los cambios de código en todo el equipo. Además, dada nuestra fuerza laboral global, utilizamos muchas videoconferencias para reuniones y debates colaborativos.

“El éxito a menudo implica múltiples intentos y reveses ocasionales”

¿Cómo ha cambiado este papel a medida que el sector de análisis e inteligencia artificial ha crecido y evolucionado?

Con el auge del aprendizaje profundo, especialmente con modelos basados ​​en transformadores como BERT y GPT, ha habido un cambio notable en la forma en que abordamos tareas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.

Este cambio incluye un cambio en la cantidad de datos necesarios para entrenar modelos, donde alimentar más datos a modelos más grandes ha mostrado mejoras significativas en el rendimiento. Estos avances han llevado a un rápido progreso tanto en hardware (GPU, TPU) como en software (TensorFlow, PyTorch), lo que ha permitido experimentar con modelos más grandes y arquitecturas más complejas, lo que ha impulsado avances en diversos dominios.

Al mismo tiempo, la escalabilidad y la eficiencia son importantes en el panorama actual, particularmente para la toma de decisiones en tiempo real, lo que impulsa desarrollos en técnicas de capacitación distribuida, compresión de modelos y métodos de implementación para dispositivos con recursos limitados. Además, el uso cada vez mayor de la IA ha generado preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la responsabilidad algorítmica, lo que ha aumentado los esfuerzos para crear sistemas de IA más transparentes.

¿Qué es lo que más disfruta de trabajar en IA/análisis?

Lo que encuentro más gratificante de trabajar en IA/análisis es la oportunidad de resolver desafíos del mundo real y trabajar en problemas interesantes. Si bien la tecnología en sí es fascinante, lo que realmente me motiva es ser testigo de su aplicación práctica y el impacto tangible que puede tener.

Descubrir soluciones innovadoras y observar los resultados positivos que producen es lo que me mantiene motivado en el día a día. Además, valoro profundamente la colaboración y el poder del trabajo en equipo. Trabajar junto a otros nos permite combinar nuestra experiencia y perspectivas, lo que en última instancia conduce a soluciones aún mejores.

¿Qué consejo le darías a alguien que quiera trabajar en IA/análisis?

Dedícate al aprendizaje continuo y mantente humilde ante nuevos desafíos y lagunas de conocimiento. El campo es vasto y evoluciona rápidamente, por lo que una base sólida combinada con la voluntad de aprender será crucial.

No tengas miedo de asumir nuevos proyectos y desafíos. Colabora con otros, tanto dentro como fuera de tu campo, para obtener diversas perspectivas y puntos de vista diferentes. Trabajar en diferentes equipos a menudo puede conducir a soluciones más innovadoras y a un crecimiento personal. Nunca se sabe cuándo encontrarás tu joya.

Comprenda que el éxito a menudo implica múltiples intentos y reveses ocasionales. En el ámbito de la inteligencia artificial y el análisis, la experimentación es tan crucial como lograr resultados. Abrace la incertidumbre y trate de sentirse cómodo navegando a través de la ambigüedad.

No subestimes la importancia de empezar poco a poco. Es común que los recién llegados se sumerjan en modelos complejos sin establecer líneas de base más simples. Simplificar cuando sea necesario puede aportar claridad y allanar el camino para soluciones más eficaces y sólidas.

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2024-04-30 14:27:08
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