Entrevista con Mutt Data

Además de un vistazo rápido a nuestro proceso de trabajo

Un poco de contexto 🐾

En Mutt Data siempre estamos buscando gente nueva, creativa y apasionada Nerds de los datos a quienes les encanta aplicar el aprendizaje automático para resolver desafíos empresariales difíciles. En una entrada de blog reciente que cubrimos 5 razones por las que Mutt Data es un excelente lugar para trabajar y te dio un adelanto de nuestro proceso de contratación. Una gran parte de ese proceso son las entrevistas, así que pensamos en cambiar un poco las cosas 💃, divertirnos un poco e imaginar cómo sería entrevistar a Mutt Data para un puesto de trabajo... Mutt Data.

Sí, Mutt Data entrevistando a Mutt Data 😅.

Sin más dilación, Mutt Data, estamos listos para ti:

Entrevistador: ¡Empecemos! Cuénteme un poco sobre usted y su trayectoria en el aprendizaje automático.

Datos de Mutt:

Comenzamos oficialmente nuestro negocio de consultoría de aprendizaje automático (ML) a finales de 2018, pero nuestra pasión por la ciencia de datos y el aprendizaje automático data de mucho antes. Llevamos más de siete años implementando sistemas de aprendizaje automático y más de diez trabajando en infraestructuras de big data. En la actualidad, hemos implementado con éxito más de cincuenta proyectos globales para diferentes clientes.

Entrevistador: Hábleme hoy sobre usted y su equipo

Datos de Mutt:

Actualmente somos un equipo de más de 40 fanáticos de los datos que trabajan a la vanguardia del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los macrodatos. Resolvemos problemas complejos con herramientas complejas, como el seguimiento de objetos en vídeo, el aprendizaje automático sobre gráficos, la optimización de tecnología publicitaria y el aprendizaje por refuerzo, entre otros.

Nuestras soluciones de última generación son el producto de la innovación y el aprendizaje continuo. Somos expertos en una variedad de prácticas modernas de ingeniería de datos en la nube y en las nuevas escuelas, y utilizamos las herramientas y tecnologías más recientes, como Athena, Airflow, Spark, Glue, Pytorch, Kubernetes, Sagemaker y MLFlow.

Ahí es donde realmente entran en juego el equipo y sus procesos. Trabajar en cualquier proyecto en mutt data significa rodearse de un equipo de expertos multidisciplinarios que siempre están dispuestos a ayudar, trabajar con ellos y aprender de ellos. No hay límite para lo que se puede aprender.

En cuanto a los procesos de trabajo, creemos firmemente en los procesos colaborativos y asíncronos y en las metodologías de trabajo ágiles y similares a Scrum. El equipo prioriza el trabajo remoto y se basa en los resultados; nuestra cultura se basa en la confianza y la propiedad.

Trabajamos con empresas locales como Naranja X y ANK, así como con clientes internacionales como Mercado Libre y Claro.

I: ¿Dónde te ves dentro de tres años? ¿Cuáles son tus objetivos? 🔮

MD:

Dentro de tres años, nos imaginamos convertirnos en una de las tres principales empresas de aprendizaje automático y ciencia de datos de Sudamérica, trabajando con más de 80 personas y llegando a los mercados de todo el mundo.

Aún más adelante, nos gustaría ser una empresa líder en el mercado de LATAM que trabaje con más de 300 murales y ofrezca productos básicos terminados.

I: ¿Cuál dirías que es la próxima frontera? 🖖

MD:

Nuestro objetivo inmediato es trabajar en 15 nuevos proyectos, duplicar nuestras ganancias y nuestro número de equipos en 2021; ya estamos en camino de lograr dicho objetivo.

Lo más interesante es gestionar estos hitos sin dejar de estar al día, seguir investigando y utilizando herramientas y tecnología de vanguardia y mantener la eficiencia y la agilidad a medida que nuestro equipo sigue creciendo.

A corto plazo, estamos buscando contratar Desarrolladores de datos, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de datos. Más información sobre esos puestos 🔎 aquí 🔎

I: ¿Qué hay de tus expectativas personales, qué es lo que buscas en un trabajo?

MD:

Recientemente escribimos una entrada de blog sobre 5 cosas que hacen de la empresa Mutt Data un excelente lugar para trabajar, sin embargo, para resumir, buscamos un entorno de trabajo positivo, la oportunidad de innovar y aprender continuamente, la oportunidad de trabajar en equipo con un enfoque de trabajo multidisciplinario, una empresa con un trabajo atractivo en soluciones integrales y, por último, una cultura que dé prioridad a la distancia.

El escenario ideal es trabajar con expertos, aprender de ellos y con ellos sin importar en qué proyecto nos encontremos. Un gran equipo es la mejor manera de aprender. Una empresa con objetivos claros y un conjunto de valores visibles en el trabajo diario es fundamental.

I: ¿En qué tipo de proyectos te especializas? 🏅

MD:

No hay un tipo específico de proyecto porque el alcance potencial del aprendizaje automático en diferentes industrias y departamentos comerciales es casi ilimitado. Sin embargo, los proyectos más gratificantes suelen ser aquellos en los que podemos trabajar soluciones de extremo a extremo con el cliente.

Realmente se puede añadir valor a una empresa conociendo al cliente, dedicando tiempo a identificar oportunidades, evaluar las habilidades, las herramientas y la tecnología de esa empresa. Esto permite una identificación adecuada de los problemas, una planificación minuciosa y una preparación correcta de los datos. El objetivo es crear una solución personalizada que logre los objetivos del cliente de manera eficiente y funcione a la perfección con su infraestructura y producto.

Algunos productos que destacan son:

Previsión y optimización del suministro: En este proyecto, una empresa emergente de entrega de alimentos B2B necesitaba encontrar una manera de asignar horarios de manera eficiente al personal de entrega y reducir los costos. Creamos un sistema de aprendizaje automático que utiliza datos operativos históricos para pronosticar con precisión la demanda en tiempo real, minimizando la cantidad de personas y los costos.

Pujas en tiempo real (RTB): En esta ocasión, una empresa necesitaba un sistema que valorara de manera eficiente cada subasta de anuncios y procesara miles de subastas por segundo con tiempos de respuesta inferiores a 20 milisegundos. Gracias a la ingeniería de software, la infraestructura en la nube y los conocimientos empresariales, creamos una infraestructura estable y eficiente con un nuevo modelo de precios para una optimización simplificada y la combinamos con un sistema de aprendizaje automático que combinaba diferentes estimaciones en tiempo real para fijar precios precisos en las subastas.

Optimización de marketing para comercio electrónico: Nuestro cliente, uno de los que más gastan en Google SSC, DSA y Adwords, trabajó con varios equipos de marketing para gestionar sus campañas. La falta de mejores prácticas y estrategias para todos los equipos hacía que las soluciones locales no fueran óptimas. Trabajamos juntos para desarrollar un sistema de aprendizaje automático totalmente automatizado que explorara y explotara todos los datos disponibles para lograr una optimización sólida en todas las campañas. Las predicciones y restricciones diarias y la información sobre campañas cruzadas se utilizan para sugerir varias configuraciones de presupuesto y campaña a fin de generar mayores ingresos. También implementamos actualizaciones programadas para facilitar la toma de decisiones y la comunicación.

I: Parece que has trabajado con muchos clientes. ¿Cuál es el secreto para mantener contentos a los clientes? ¿Cómo sería trabajar con tu equipo?

MD:

La base de cualquier proyecto es la transparencia y la comunicación activa; mantener a las personas informadas. Sin embargo, cada solución es única y está hecha a medida, por lo que es fundamental contar con un proceso, lo único que se puede estandarizar. Nuestro proceso tiene un aspecto similar al siguiente:

Descubrimiento 🕵️

Nos reunimos con nuestros clientes, trazamos los objetivos, las limitaciones, las posibles compensaciones y las prioridades. No todas las empresas saben exactamente lo que necesitan desde el principio. Al analizar estas variables, podemos diseñar una solución personalizada que comprenda lo que necesitamos controlar y lo que podemos y no podemos ajustar en el futuro.

A través de preguntas estandarizadas de ingeniería y diseño y de lienzos de aprendizaje automático, conocemos su infraestructura actual e ilustramos nuestra visión de una manera fácil, comunicando lo que queremos lograr. El resultado final es un resumen del producto, métricas definidas, un documento de diseño, un diagrama arquitectónico y una hoja de ruta con hitos.

Implementación 🗺️

Comenzamos esta fase revisando nuestros objetivos y nuestra hoja de ruta con su equipo. Nos aseguramos de que el progreso se pueda medir para poder tener una definición clara de lo que se ha hecho y mantener el proyecto en marcha. A continuación, seleccionamos las herramientas técnicas y configuramos los canales de Slack, los repositorios de Git, los Gdrives y otras herramientas para que el trabajo sea transparente y colaborativo.

Desarrollo ⚙️

Construimos la infraestructura y los sistemas utilizando una metodología de desarrollo de scrum. Nos centramos en la comunicación interna y externa. Mantenemos a las personas relevantes informadas, aparte de los canales que creamos, y al hacer un uso intensivo de Slack, organizamos reuniones semanales con clientes, reuniones con las principales partes interesadas y reuniones internas para revisar los avances.

Al desarrollar la solución, también aplicamos prácticas de ingeniería de software probadas a lo largo del tiempo, como dividir las tareas en problemas que se pueden resolver con solicitudes de extracción de alcance limitado que son fáciles de revisar, configurar entornos claros de producción y desarrollo, mantener la documentación actualizada y configurar sistemas de CI/CD para garantizar la calidad básica del código y automatizar las implementaciones diarias.

Despliegue 🚀

La puesta en producción de un producto de datos requiere que nuestro equipo esté sincronizado, por lo que son necesarias las habilidades de todos. Seguimos las directrices, vigilamos los riesgos y mantenemos informados a los equipos de los clientes a medida que avanzamos. El objetivo principal es que el despliegue no se lleve a cabo sin incidentes.

Una vez que lo implementamos, pasamos a la fase de refuerzo, y nos tomamos algunas semanas para probar el sistema en el entorno de producción mientras lo utilizan los usuarios finales.

Transferencia de conocimientos 🎒

Nos aseguramos de que su equipo comprenda el sistema en su conjunto, cómo funciona, cómo operarlo y, si lo desea, cómo mejorarlo. También programamos charlas internas de Mutt para compartir lo aprendido. Sin excepción, siempre hay aprendizajes, a veces técnicas y específicas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, o las prácticas de ingeniería de software o, a veces, relacionadas con el enfoque de gestión empresarial o de proyectos. Todo esto está documentado y se utiliza en futuros proyectos e incorporaciones de Mutter.

I: Nos encantaría darle las gracias por responder a todas nuestras preguntas. ¿Tiene alguna pregunta que quiera hacernos?

MD: Sí, ¿qué sigue en el proceso de contratación?

I: ¡Buena pregunta! Explicamos el proceso en detalle en una de nuestras publicaciones de blog más recientes. Puedes echarle un vistazo aquí.

I: Si tiene más preguntas, siempre puede enviarnos un correo electrónico a hiring@muttdata.ai, visite nuestro sitio web o lea más sobre nuestro trabajo y cultura en nuestro blog.

Finalizando

Esperamos que esta publicación te haya resultado útil y, al menos, entretenida. Si te ha gustado lo que has leído hasta ahora, tienes unas increíbles habilidades de desarrollo y te gusta aplicar el aprendizaje automático para resolver desafíos empresariales difíciles, envíanos tu reanudar!

PD: Fuimos nosotros desde el principio 😄