EN­TRE­VIS­TA

Fi­que a co­nhe­cer Ca­ta­ri­na Cruz Sil­va, Ma­chi­ne Trans­la­tor En­gi­ne­er na Unbabel.

PC Guia - - ÍNDICE - Ca­ta­ri­na Cruz Sil­va Ma­chi­ne Trans­la­tor En­gi­ne­er, Unbabel

O QUE A LE­VOU A OPTAR POR ENGENHARIA ELETROTÉCNICA E DE COM­PU­TA­DO­RES?

Es­co­lhi engenharia por­que gos­ta­va de sa­ber co­mo é que as coi­sas fun­ci­o­nam. Ini­ci­al­men­te, es­ta­va mais in­te­res­sa­da na área Bi­o­mé­di­ca, mas aper­ce­bi-me de que a Eletrotécnica era mais abran­gen­te e tam­bém per­mi­tia se­guir o ca­mi­nho da Bi­o­mé­di­ca que me in­te­res­sa­va mais: a ro­bó­ti­ca.

DE­POIS PAS­SOU PE­LA CARNEGIE MELLON...

No mes­tra­do se­gui mes­mo a área da ro­bó­ti­ca e no meu úl­ti­mo ano can­di­da­tei-me ao pro­gra­ma que a Carnegie Mellon (nos EUA) tem com o Ins­ti­tu­to Su­pe­ri­or Téc­ni­co. O pro­gra­ma per­mi­te fa­zer um pou­co de in­ves­ti­ga­ção nas áre­as de in­te­res­se da pes­soa des­de que es­ta en­con­tre quem es­te­ja dis­pos­to a ori­en­tá-la lá. Aca­bei por fa­zer com a Ma­nu­e­la Ve­lo­so, que es­ta­va à fren­te do de­par­ta­men­to de Ma­chi­ne Le­ar­ning.

CO­MO FOI A EX­PE­RI­ÊN­CIA?

Lá são mui­to rá­pi­dos a tra­tar de tu­do o que é ne­ces­sá­rio. A par­tir do pri­mei­ro dia já po­de­mos co­me­çar a tra­ba­lhar. Aqui não é tan­to as­sim. Es­ti­ve a tra­ba­lhar com um bra­ço ro­bó­ti­co. Cá, pro­va­vel­men­te, se­ria com­pli­ca­do, mas lá foi num ins­tan­te. O gru­po da Ma­nu­e­la Ve­lo­so tra­ba­lha mui­to na in­ter­sec­ção da ro­bó­ti­ca com a ma­chi­ne le­ar­ning, o que é mui­to in­te­res­san­te.

CO­MO FOI A EN­TRA­DA NA UNBABEL?

Nos dois úl­ti­mos anos do Téc­ni­co co­me­çá­mos a pro­cu­rar es­tá­gi­os de Ve­rão pa­ra ga­nhar al­gu­ma ex­pe­ri­ên­cia. Os pri­mei­ros que fiz fo­ram só pro­gra­ma­ção. Na al­tu­ra em que ia aca­bar a mi­nha te­se, ti­nha de­ci­di­do não fa­zer es­tá­gio. Mas o João Gra­ça, um dos co-fun­da­do­res da Unbabel, foi ao Téc­ni­co apre­sen­tar a em­pre­sa e lan­çou um de­sa­fio aos par­ti­ci­pan­tes: re­sol­ver um pro­ble­ma de ma­chi­ne le­ar­ning. Ha­via prémio pa­ra o pri­mei­ro e o se­gun­do lu­gar, com a opor­tu­ni­da­de de fa­zer uma en­tre­vis­ta pa­ra es­tá­gio. Aca­bei em se­gun­do e re­sol­vi fa­zer a en­tre­vis­ta. Foi mui­to en­gra­ça­da, com o CEO da em­pre­sa, Vas­co Pe­dro, que ti­nha es­ta­do em Carnegie Mellon, e aca­bá­mos por fa­lar mui­to mais so­bre is­so e so­bre ro­bó­ti­ca do que pro­pri­a­men­te so­bre o tra­ba­lho. En­trei e fiz a te­se ao mes­mo tem­po. Gos­tei bas­tan­te.

O QUE É QUE A UNBABEL FAZ?

Ba­si­ca­men­te, com­bi­na­mos a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al e tra­du­to­res não-pro­fis­si­o­nais. Te­mos ins­cri­tas na pla­ta­for­ma pes­so­as es­pa­lha­das por to­do o mun­do, que tra­du­zem pa­ra a sua lín­gua na­ti­va pois têm a no­ção da­que­las pe­que­nas ex­pres­sões e par­ti­cu­la­ri­da­des da lín­gua. Es­sa ‘crowd’ de pes­so­as bi­lin­gues edi­ta o re­sul­ta­do da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al. Da­mos des­de lo­go uma boa ba­se com tu­do o que fa­ze­mos à vol­ta da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­ci­al. To­da a par­te da IA ten­ta ao má­xi­mo fa­ci­li­tar o tra­ba­lho do edi­tor e ofe­re­cer-lhe a me­lhor ba­se pa­ra que te­nha de edi­tar o mí­ni­mo pos­sí­vel. Com es­ta com­bi­na­ção con­se­gui­mos dar ao cli­en­te uma qua­li­da­de hu­ma­na mui­to me­lhor que ape­nas a ma­chi­ne trans­la­ti­on.

HU­MA­NOS A COM­PLE­MEN­TAR O TRA­BA­LHO DA MÁQUINA...

O factor hu­ma­no é importantíssimo. Dá um to­que com­ple­ta­men­te di­fe­ren­te ao que en­tre­ga­mos aos cli­en­tes. Ho­je ve­mos a re­la­ção en­tre hu­ma­nos e má­qui­nas co­mo uma sim­bi­o­se. Não ve­jo nes­se mo­men­to co­mo se­ria pos­sí­vel des­car­tar o factor hu­ma­no. É um pa­pel for­tís­si­mo.

O QUE É QUE MAIS GOS­TA NA SUA ÁREA?

Aqui te­mos pes­so­as mais vol­ta­das pa­ra a in­ves­ti­ga­ção pu­ra, e de­pois te­mos ou­tras mais fo­ca­das em pôr as coi­sas a fun­ci­o­nar, em pro­du­ção, pa­ra os cli­en­tes. Es­tou no se­gun­do gru­po e gos­to mui­to. É com­pen­sa­dor pôr o que vem da in­ves­ti­ga­ção, que é mui­to bo­ni­to e in­te­res­san­te, a fun­ci­o­nar na vi­da re­al e ver a sa­tis­fa­ção dos cli­en­tes.

QUE CON­SE­LHO DARIA ÀQUE­LES QUE AIN­DA ES­TÃO À PRO­CU­RA DA SUA ÁREA PRO­FIS­SI­O­NAL?

As pes­so­as mui­tas ve­zes olham pa­ra uma área e ima­gi­nam que se­ja mui­to com­pli­ca­da e nem fa­zem ideia de co­mo lá che­gar. Ho­je em dia co­me­çam a sur­gir no­vas es­co­las de Da­ta Sci­en­ce, de Ma­chi­ne Le­ar­ning, as­sim co­mo me­e­tups. Há tan­tos en­con­tros que é só pro­cu­rar on­li­ne e ten­tar co­me­çar a fa­zer coi­sas, por mais pe­que­ni­nas que se­jam, pa­ra apro­xi­mar-se da área. Há imen­sas es­co­las que per­mi­tem a pes­soa ter um co­nhe­ci­men­to ini­ci­al e de­pois de­sen­vol­ver a par­tir daí. É um ex­ce­len­te pri­mei­ro pas­so.

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