Developer Journey es una serie mensual en la que se destaca a diversos desarrolladores a nivel mundial, quienes comparten los desafíos, oportunidades y victorias que enfrentaron durante su carrera. Cada mes, no centraremos en desarrolladores de diferentes países, las herramientas de Google que utilizan y los tipos de productos que crean.
Este mes, hablamos con los desarrolladores globales de los programas Google Developer Experts y Women Techmakers para conocer un poco más sobre sus herramientas favoritas de Google, las apps que crearon para servir a diversas comunidades y el rol del diseño inclusivo en su proceso.
Barcelona, España
Experta desarrolladora de Google, tecnologías web
Creador de contenido & ingeniero de software
Usé Firebase, Google Cloud Platform, el panel de control de CrUX y las Herramientas para desarrolladores de Chrome durante años. Como desarrollador web, siempre me entusiasman las nuevas funciones que nos brindan las Herramientas para desarrolladores de Chrome para mejorar nuestra productividad y el rendimiento de nuestras aplicaciones.
Últimamente, estuve probando Project IDX, un lugar de trabajo completamente basado en la Web para el desarrollo full stack de aplicaciones, y me entusiasma el futuro de este proyecto. Me encanta la idea de desarrollar e implementar apps desde el navegador, sin tener que instalar nada en mi computadora.
La novedad más reciente es que implementé AdventJS, un calendario de vacaciones para desarrolladores. Usé Squoosh del equipo de GoogleChromeLabs para optimizar las imágenes y Lighthouse de Chrome DevTools para garantizar la accesibilidad y ajustar el rendimiento. Además, utilicé Google Bard para traducir el contenido del sitio web al inglés y al portugués.
Pienso ampliar un sitio web que creé para enseñar JavaScript desde cero a la comunidad de habla hispana. Con Google Bard, puedo revisar el contenido, crear algo de código y utilizarlo a fin de crear desafíos para los estudiantes.
Le diría que sea paciente y disfrute del proceso. Es un largo recorrido, pero vale la pena. Además, le diría que sea curioso y no se concentre en solo unas pocas tecnologías. Por último, le diría que comparta sus conocimientos con la comunidad, porque es la mejor manera de aprender y conocer gente nueva. No es necesario ser un experto para compartir tus conocimientos; solo necesitas estar un paso más adelante de las personas a las que estás enseñando.
Medellín, Colombia
Experta desarrolladora de Google, tecnologías web
Miembro de Women Techmakers
Mentora de Google for Startups
Cofundadora/directora de Pionerasdev
Desarrollo y creatividad:
Productividad y comunicación:
Marketing y empresas:
Educación y aprendizaje:
Elegir una herramienta favorita es difícil, dadas las fortalezas únicas de Bard, TensorflowJS y Google Chrome DevTools, pero tengo que decir que, en mi opinión, Google Chrome DevTools se destaca. Su versatilidad para inspeccionar y depurar páginas web, probar variaciones de código y proporcionar estadísticas sobre el comportamiento de JavaScript fue esencial en mis proyectos de desarrollo web. De todos modos, tanto Bard como TensorFlow.js tienen capacidades increíbles. Bard es fundamental en la generación de contenido creativo, en la respuesta a consultas e incluso en la redacción de código. Por otro lado, TensorFlow.js cambió las reglas del juego, ya que permite el aprendizaje automático en JavaScript y lo hace accesible para una amplia gama de aplicaciones. Cada herramienta tiene su atractivo único y la elección dependerá del contexto y los requisitos específicos de la tarea en cuestión.
En nuestro último sitio web, utilizamos todas las tecnologías de Google disponibles para mejorar nuestra imagen como ONG. Se puede ver aquí.
Una vez más, reanudamos un proyecto de tutoría ganador para avanzar en nuestra carrera como desarrolladores, por lo que Bard y Duet AI son excelentes aliados para inspeccionar nuestro código y crear la mejor versión de este producto para nuestra comunidad.
Primero, piensa en el problema que quieres resolver o en lo que quieres aportar al mundo, después crea y hazlo realidad. Es más fácil si confías en las comunidades y en las personas que te ayudan como los mentores, patrocinadores y guías.
Usé toda la serie de productos de Google. Utilizo Google Workspace a diario en mi vida, mi sitio web personal está hecho en Google Sites y Google Cloud; comencé con Compute Engine y Jupyter Notebooks, todo adaptado a mis necesidades.
A medida que adquirí más conocimientos a través de la experiencia práctica, de Coursera y Google Cloud Skills Boost, comencé a crear soluciones integrales utilizando BigQuery, SQL, mucho Vertex AI (Generative AI Studio, Matching Engine, transcripción de voz a texto, flujos de procesamiento, AutoML, Model Fine-Tuning), Cloud Run (y un poco de GKE - Kubernetes), Cloud Functions, Dialogflow y Document AI.
Dado que los requisitos de los clientes cambian según el sector, como la selección de personal (Virtual Career Center) y el centro de contacto (Contact Center AI), pude probar e implementar distintos productos de Google en producción para resolver las necesidades de los clientes.
Mi favorita es Vertex AI, ya que está optimizada para ML puro y aprendizaje profundo. El uso de AutoML con NAS (Neural Architecture Search) fue una experiencia muy interesante con resultados espectaculares. Desarrollar canales de Machine Learning con Kubeflow es un placer especial, ya que esto pasa a producción y participa todo MLOps.
Creé una solución de reclutamiento que se implementó en seis países de América Latina y benefició a más de 365,000 personas. Mediante esta solución se analizan automáticamente los currículums utilizando OCR a través de Document AI.
Entregué una predicción de ingresos para una cadena hotelera utilizando Tensorflow, donde aumentamos la precisión del modelo del cliente en un 0.95%. También desarrollé una solución de Contact Center en la que se utilizan la transcripción a Voz a texto de Google y el análisis para facilitar la gestión y también para generar estadísticas estratégicas.
Últimamente, formé parte del equipo que proporcionó una solución integral de Virtual Career Center que empareja a los candidatos con las vacantes de trabajo utilizando Vertex AI Matching Engine mediante elementos insertados de texto y SCANN. En Brasil, en el campo del procesamiento de lenguaje natural (PLN) se obtuvieron patentes gracias a la solución de reclutamiento y a la del centro de contacto.
Google Bard es parte de mi rutina diaria. Me ayuda a programar, planificar viajes, llegar al transporte público adecuado, visitar lugares interesantes de todo el mundo y también me ayuda a recuperar la búsqueda de Google de forma organizada, con contenido actualizado. Mi idea es usar Bard junto con LangChain para realizar optimizaciones en la industria financiera.
Primero, aprende los conceptos básicos.
La tentación de aprender este magnífico campo de Machine Learning es gigantesca, pero la programación es una gran parte de la solución. Aprende a programar correctamente, en el idioma que desees. Esto aporta eficiencia y seguridad si tu solución necesita ampliarse, lo que disminuye los costos de infraestructura y mejora la experiencia del usuario.
Lo mismo se aplica al Machine Learning: aprende disciplinas básicas como el cálculo, los fundamentos de la informática y comprenderás que la mayor parte del contenido se comparte hoy en línea. Solo después de aprender AA es que debes sumergirte en el aprendizaje profundo y las disciplinas asociadas. No finjas. Hazlo.
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