“TRA­BA­LHAR NU­MA EM­PRE­SA DE ORI­GEM POR­TU­GUE­SA DÁ-ME UMA GRAN­DE SEN­SA­ÇÃO DE OR­GU­LHO”

PC Guia - - HIGH-TECH GIRL - Margarida Ru­e­la

É SE­NI­OR DA­TA SCI­EN­TIST. EM QUE CON­SIS­TE EXA­TA­MEN­TE O TRA­BA­LHO QUE FAZ?

A mis­são do da­ta sci­en­tist na Fe­ed­zai é “com­ba­ter” a frau­de no sec­tor financeiro. De­sen­vol­ve­mos e apli­ca­mos mé­to­dos de ma­chi­ne le­ar­ning no com­ba­te à frau­de em ban­cos, pro­ces­sa­do­res de pa­ga­men­tos e co­mer­ci­an­tes. Nes­te mo­men­to, sou res­pon­sá­vel pe­la equi­pa de Da­ta Sci­en­ce em Pro­du­to, cu­jos prin­ci­pais ob­jec­ti­vos são in­cor­po­rar o co­nhe­ci­men­to de da­ta sci­en­ce no pro­du­to e cri­ar pro­ces­sos e fer­ra­men­tas que fa­ci­li­tem o tra­ba­lho dos Da­ta Sci­en­tists. O que a le­vou a es­co­lher es­ta car­rei­ra? Ti­rei o Mes­tra­do In­te­gra­do em En­ge­nha­ria Bi­o­mé­di­ca, no Téc­ni­co. Du­ran­te o cur­so, as mi­nhas dis­ci­pli­nas fa­vo­ri­tas fo­ram as que ti­ve no âm­bi­to de pro­ces­sa­men­to de da­dos e de re­co­nhe­ci­men­to de pa­drões. Por is­so, a mi­nha te­se de mes­tra­do foi nes­ta área, com o te­ma ‘What Is the Ro­le of Co­lor in Der­mos­copy Analy­sis?’, um es­tu­do do im­pac­to da cor na de­te­ção au­to­má­ti­ca de me­la­no­mas a par­tir de ima­gens der­ma­tos­có­pi­cas. Es­tes fo­ram os meus pri­mei­ros pas­sos na car­rei­ra de Da­ta Sci­en­tist.

O QUE MAIS A CATIVA NO QUE FAZ?

O de­sa­fio e a apren­di­za­gem cons­tan­tes. Des­de que me jun­tei à Fe­ed­zai, ti­ve de­sa­fi­os mui­to di­ver­si­fi­ca­dos. Tec­ni­ca­men­te, ti­ve de apren­der no­vas fer­ra­men­tas e lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção. A ní­vel pes­so­al, já vi­vi e tra­ba­lhei no Bra­sil e nos EUA. A ní­vel de soft skills, li­de­rei equi­pas de da­ta sci­en­ce nos EUA, por is­so te­nho tra­ba­lha­do pa­ra evo­luir as mi­nhas ca­pa­ci­da­des de li­de­ran­ça e co­mu­ni­ca­ção, en­tre ou­tras.

FAZ AL­GU­MA DI­FE­REN­ÇA TRA­BA­LHAR NU­MA EM­PRE­SA COM ORI­GENS EM POR­TU­GAL?

Dá-me uma gran­de sen­sa­ção de or­gu­lho. Tra­ba­lhar na Fe­ed­zai, em par­ti­cu­lar, ain­da mais. Em 2016, foi no­me­a­da uma das Top

O50 Te­ch Tour star­tups da Eu­ro­pa, sen­do a úni­ca por­tu­gue­sa a fa­zê-lo em dois anos con­se­cu­ti­vos. Es­te ano, o nos­so CEO, Nu­no Sebastião, foi con­si­de­ra­do o Em­pre­en­de­dor do Ano pe­la Lon­don Bu­si­ness Scho­ol. Por es­tas e ou­tras ra­zões, a Fe­ed­zai é con­si­de­ra­da uma key star­tup não só em Por­tu­gal, mas tam­bém na Eu­ro­pa. s en­con­tros on­li­ne já são a se­gun­da ma­nei­ra mais fre­quen­te atra­vés da qu­al as pes­so­as en­con­tram os seus par­cei­ros. E os nú­me­ros do Tin­der são im­pres­si­o­nan­tes: cin­quen­ta mi­lhões de uti­li­za­do­res e do­ze mi­lhões de pa­res ge­ra­dos por dia. Dois in­ves­ti­ga­do­res (Jo­sue Or­te­ga, do Rei­no Uni­do e Phi­lipp Her­go­vi­ch, da Áus­tria) vi­e­ram ago­ra re­ve­lar num es­tu­do al­guns as­pec­tos in­te­res­san­tes des­ta ten­dên­cia. As pes­so­as que se en­con­tram des­ta for­ma, em ge­ral, des­co­nhe­cem-se por com­ple­to, cri­an­do li­ga­ções so­ci­ais que an­tes não exis­ti­am. Os ca­sa­men­tos que sur­gem nu­ma sociedade em

SER MU­LHER FEZ AL­GU­MA DI­FE­REN­ÇA NO SEU PER­CUR­SO PRO­FIS­SI­O­NAL?

O meu gé­ne­ro não tem ti­do um gran­de im­pac­to no meu per­cur­so pro­fis­si­o­nal. É ver­da­de que nas em­pre­sas que te­nho tra­ba­lha­do, a po­pu­la­ção é mai­o­ri­ta­ri­a­men­te mas­cu­li­na, con­tu­do, não acre­di­to que is­so te­nha de­ri­va­do da pre­fe­rên­cia de um gé­ne­ro em de­tri­men­to do ou­tro. Con­fes­so que já ti­ve si­tu­a­ções, prin­ci­pal­men­te du­ran­te o pe­río­do que es­ti­ve nos EUA, em que sen­ti que a mi­nha ida­de ou gé­ne­ro in­flu­en­ci­a­ram al­gu­mas in­te­ra­ções pro­fis­si­o­nais. Con­tu­do, fe­liz­men­te, es­tes fo­ram ca­sos es­po­rá­di­cos que fo­ram fa­cil­men­te ul­tra­pas­sa­dos.

TEM UM CUR­RÍ­CU­LO DIVERSIFICADO O QUE AIN­DA SO­NHA EX­PLO­RAR?

Até mui­to re­cen­te­men­te, es­ti­ve mais fo­ca­da em pro­jec­tos de Da­ta Sci­en­ce di­rec­ta­men­te re­la­ci­o­na­dos com cli­en­tes. Ser res­pon­sá­vel pe­la no­va equi­pa de Da­ta Sci­en­ce na área de Pro­du­to é uma no­va aven­tu­ra pa­ra mim e uma área que es­tou ago­ra a ex­plo­rar. Te­nho es­ta­do a apren­der acer­ca de to­das as fa­ses do ci­clo de vi­da de de­sen­vol­vi­men­to de um pro­du­to e vou tam­bém ti­rar o cer­ti­fi­ca­do em Scrum Pro­duct Ow­ner. Pre­ten­do ex­plo­rar es­ta área por ago­ra. Qu­e­ro con­ti­nu­ar a aju­dar a ‘cons­truir’ a me­lhor equi­pa de Da­ta Sci­en­ce na área de Pro­du­to e con­ti­nu­ar a con­tri­buir na di­re­ção do nos­so pro­du­to.

E NA FE­ED­ZAI, QUAIS SÃO OS PRÓ­XI­MOS PAS­SOS?

Nes­te mo­men­to, a nos­sa no­va aven­tu­ra é Ma­chi­ne Te­a­ching. A Fe­ed­zai é pi­o­nei­ra do mo­vi­men­to de Ma­chi­ne Te­a­ching, que é um pas­so que se se­gue a Ma­chi­ne Le­ar­ning. Mais do que apren­der e to­mar de­ci­sões, o nos­so ob­je­ti­vo é que a má­qui­na pas­se tam­bém a en­si­nar as pes­so­as a com­pre­en­der as de­ci­sões to­ma­das e quais são os pa­drões re­le­van­tes pa­ra es­sas de­ci­sões. que os en­con­tros on­li­ne são uma evi­dên­cia ten­dem a ser mais for­tes. Os en­con­tros on­li­ne po­dem tam­bém res­pon­sá­veis por um au­men­to sig­ni­fi­ca­ti­vo dos ca­sa­men­tos in­ter­ra­ci­ais. Ou se­ja, lon­ge de ser uma mo­da, o on­li­ne da­ting não só é um fac­to co­mo es­tá a trans­for­mar o mun­do em que vi­ve­mos.

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