Rodrigo Osorio: ingeniero industrial en miniserie de Amazon Prime



Actualmente, es Data Scientist en Entel Perú y Jefe de Práctica en nuestra Facultad de los cursos Analytics 1 y 2 de la especialidad de Ingeniería Industrial. Sus áreas de interés son la Data Science, la Estadística y programación. Gracias a su gran desempeño en la Maratona de IBM, fue contactado por Amazon Prime para aparecer en la miniserie CODERS CHAMPIONSHIP para contar su experiencia. En esta entrevista nos cuenta sus motivaciones y su camino para dedicarse a lo que más le gusta.

“Cuando terminó el reto de IBM, enviaron un correo para saber quiénes estaban interesados en participar en la miniserie contando su experiencia en la Maratona. Respondí que sí deseaba ser parte de ella y la producción aprobó mi participación y así comenzaron todas las grabaciones”, nos comenta Rodrigo.

“Esta se grabó en 2021 y la intención fue recrear todo lo que yo viví en ese momento y me gustó mucho contar mi experiencia. Asimismo, considero que todo lo que había aprendido es de mucha utilidad para aquellos que recién están comenzando”.

La Maratona de IBM

«Para el mes de junio, estuve navegando en LinkedIn y vi que promocionaban la Maratona de IBM. Era un concurso a nivel latinoamericano en el que había retos de programación, de data science y se utilizaba la nube de IBM. En ese momento, no me sentía completamente seguro porque recién estaba llevando cursos y aprendiendo, pero mis amigos me insistieron para meternos todos juntos porque lo importante era poner en práctica todo lo que venía aprendiendo y así fue.

En julio empezó la Maratona, duraba ocho semanas y, en cada una de ellas, había un reto distinto de programación. En los primeros retos sí me reuní bastante con mis compañeros para entender qué hay que hacer, trucos para obtener un mejor puntaje y, además, leía bastante por mi cuenta porque mi objetivo era reforzar mis conocimientos. Finalmente, de todos mis compañeros yo fui quien pudo terminar toda la Maratona.

En algunos retos salí dentro de los cincuenta primeros programadores a nivel internacional considerando que hubo más de setenta mil programadores concursando. Como fue mi primera vez en una competencia de esta envergadura sí era algo que me emocionaba bastante.

Algo que disfruté mucho fue que estábamos en un canal de Discord en el que estaban todos los participantes hispanohablantes de Latinoamérica y conversábamos, hablábamos de mejoras, compartíamos ideas y consejos. Eso me ayudó mucho más allá del networking que se estaba generando.

Al final de todo el concurso terminé en el puesto ciento trece a nivel Latinoamérica. Fue un gran paso para mí considerando que fue mi primer evento. Una vez terminada la maratona me quedé con el bichito de seguir aprendiendo acerca de inteligencia artificial y machine learning», explica Rodrigo.

Los aprendizajes y su desarrollo profesional

«Seguí trabajando como practicante de Recursos Humanos, pero me surgió una oportunidad para trabajar en un programa de data analytics en Ernst & Young, pues deseaba trabajar en dicha área y reforzar mis conocimientos en programación. Entré y comencé a trabajar ya no solo con Excel, sino con herramientas específicas para la data.

Estaba aprendiendo mucho y, en mi afán de seguir haciéndolo, seguía buscando concursos en los que aplicar mis conocimientos. Sentía que participar en competencias, refuerza mejor lo que se estás aprendiendo. Así, para diciembre de 2020 participamos con unos amigos en un concurso de Backus y quedamos en tercer puesto a nivel Latinoamérica. En este caso, participaron los países de Perú, Colombia y México. Cada vez iba teniendo  más cancha, pero aún sentía que me faltaba en tema de programación. Es ahí cuando hablo con mi jefe para pasar al equipo de desarrollo de software y ahí me dijeron: «Tienes un mes para aprender cuatro lenguajes de programación» ,y yo nunca lo había visto en mi vida.

Por ello, todo diciembre me la pasé estudiando, viendo videos, leyendo todo por mi cuenta. Aprovechaba que tampoco se podía salir, así que pasaba más tiempo estudiando. Para enero de 2021 empecé a trabajar como ingeniero de software y, al inicio, no entendía mucho por lo que preguntaba bastante para ir entendiendo mejor.

Después de tres meses obtuve el reconocimiento de mis jefes por la rápida adaptación que había tenido en el cambio de rol, a pesar de no contar con un background tan fuerte en programación. Demostré que puedo desenvolverme satisfactoriamente en esa posición, incluso, obtuve muy buenos resultados en los proyectos que me fueron asignados.

De manera simultánea yo buscaba concursos en los que pueda participar y se lanzó el programa de Analítica avanzada del MIT (Massachusetts Institute of Technology) en asociación con Aporta del grupo Breca, postulé y entré al programa. Llevé clases con profesores del MIT y  reforzaban los temas de data science, machine learning, estadística y probabilidades. Precisamente en estos tópicos estoy interesado en especializarme y reforzar mis aprendizajes.

Además, entré a Entel como data scientist y es mi puesto actual. Algo que sentí que me faltaba era hacer tangible el impacto de un modelo al negocio y ese es uno de los aprendizajes que ya estoy aplicando en la empresa.

Mensaje para los estudiantes

Me gustaría mencionar tres puntos; el primero: la importancia del networking. Si yo he crecido, no lo he hecho solo. Ha sido gracias a mis compañeros. Incluso, con ellos tenemos planes de hacer algo grande con las herramientas de programación que hemos aprendido y considerando las necesidades del país en relación con este tema.

En segundo lugar, tengan la mentalidad de comerse al mundo. El trabajo en conjunto nos hace aprender muchísimo. Sobre todo, ahora que el conocimiento y las oportunidades las tenemos a la mano. Hay muchas plataformas que brindan información como CoderHouse, YouTube, edX que facilitan la capacitación profesional en estos temas de data science y otros.

En la actualidad, muchas veces funciona mejor una solución tecnológica. Por ejemplo, para conocer el comportamiento de compra de los clientes, lo recomendable, no es hacerlo al azar, sino usar machine learning. A partir de todo el comportamiento histórico de una persona, evaluamos su tendencia a la compra de productos. Es ahí donde puedes tomar decisiones más inteligentes. No tienes que romperte la cabeza descifrando a tus clientes, sino el modelo te indica qué cliente te comprará.

Asimismo, esto no solo concierne al machine learning, sino que es la estadística la que indica que las acciones que estás tomando, funcionan. Asimismo, es un campo importante del cual se debe aprender, ya que actualmente el mundo laboral exige la propuesta de soluciones inteligentes en base a la Estadística.

Todos estos conocimientos te servirán para ser un profesional más competitivo. Sobre todo, porque, poco a poco, están pidiendo más estos saberes en las oportunidades laborales.

En tercer lugar, ser autodidacta. Cada vez más universidades están formando profesionales en Data science o machine learning y se debe aprender en la práctica o por uno mismo. Este mundo nos exige que nos capacitemos constantemente. Debes tener ese bichito de querer aprender constantemente.

En resumen, mi consejo es fortalecer esos tres puntos: las redes de contacto, los conocimientos en nuevas tecnologías, estadística y el autoaprendizaje.

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