O Google Cloud Champion Innovators é uma rede mundial com mais de 500 profissionais de fora do Google e que são especialistas técnicos em produtos e serviços do Google Cloud. Cada Champion é especializado em uma das nove categorias técnicas diferentes: IA/ML de nuvem; análise de dados; multicloud híbrida; arquitetura moderna; segurança e rede; desenvolvimento de apps sem servidor; espaço de trabalho; e bancos de dados.
Em nossa série contínua de entrevistas, nos reunimos com Champion Innovators em todo o mundo para saber mais sobre as jornadas, o foco em tecnologia e tudo o que serve de inspiração nessa trajetória.
Hoje, vamos conversar com David Cardozo, cientista de aprendizado de máquina, membro da comunidade Kubeflow e GDE de ML.
Adoro todas as maneiras criativas como as pessoas usam o aprendizado de máquina (ML, na sigla em inglês) para resolver problemas. Há uma série de aplicações interessantes que vejo em meu trabalho de consultoria: contagem de grãos por imagens de drones ou de peixes em piscicultura, classificação de plásticos para reciclagem, entre outras coisas incríveis que acontecem no setor público e privado.
Também faço parte da comunidade Kubeflow agora e aprendo bastante ali. É um caldeirão de linguagens: Go, Python, etc. Ao participar do grupo de trabalho e das reuniões, estou entendendo muito mais sobre os problemas atuais e o que impede o progresso, além de ter uma compreensão mais profunda sobre a tecnologia em si. Adoro ter esses insights.
Eu leio muito: blogs de engenharia, livros, documentação. No momento, estou aprendendo design de sistemas em uma variedade de blogs do Google, o que me ajuda a saber como ampliar as minhas criações. Também estou descobrindo como fazer modelos de ML e melhorar o que já implantei.
Gosto muito de contribuir para a comunidade de código aberto e participar ativamente de diversos projetos. Recentemente, eu e meus amigos da comunidade desenvolvemos o Elegy, uma API de alto nível para aprendizado profundo em JAX.
Escrever sobre um tópico também me ajuda a aprender. No momento, estou trabalhando em blogs focados em pipelines Kubeflow na versão 2.0 e Vertex AI no Google Cloud.
Quando conheço uma nova tecnologia, tento me juntar aos grupos de trabalho que estão promovendo o desenvolvimento dela, de modo a ter uma visão interna do progresso. Esses grupos de trabalho, com discussões e anotações, são fonte de muito aprendizado. Também uso as comunidades Fórum do Google Cloud e StackOverflow para aprofundar meus conhecimentos.
Usar a IA generativa no Vertex (no Google Cloud) tem sido muito divertido. Gosto de saber o que os outros Innovators estão fazendo; esse é um grupo muito inteligente, criativo e com projetos legais. Saber mais sobre o que há de mais moderno em ML é incrível.
Estou usando mais código aberto no meu tempo livre, tentando entender mais sobre Kubernetes e Kubeflow.
Eu me mantenho ativo: natação, muito futebol. Também tenho aprendido sobre mercado de opções, entrando no mundo do investimento ativo. A complexidade desses sistemas econômicos estimula minha curiosidade. Eu quero entender o funcionamento e a utilidade disso.
Minha formação é em ciências sociais, sou meio que um historiador frustrado. Meu interesse escolar era em história, mas minha família dizia que eu não deveria focar em ciências sociais, então estudei matemática e física, sem nunca terminar a graduação. Agora, depois de algumas mudanças na vida e na carreira, estou trabalhando para concluir meu bacharelado por meio do Coursera, pela Universidade de Londres; obter um diploma de história exige muita leitura. Isso me inspirou a fazer um projeto de IA que resume o conhecimento de documentos muito longos, tornando a pesquisa histórica mais acessível ao oferecer às pessoas um formato mais fácil de consumir.
Comecei como um dos Google Developer Experts, mas sempre quis ter mais oportunidades de conversar com os engenheiros do Google e receber mais feedback sobre as arquiteturas de nuvem que estava criando, para mim ou para meus clientes. Eu também queria estar mais envolvido na comunidade do Cloud.
Quando vejo membros da comunidade enfrentando desafios, lutando como eu, sinto a necessidade de ajudar. Sou falante nativo de espanhol e queria criar mais conteúdo nesse idioma para pessoas como eu. Não tive um mentor enquanto aprendia e gostaria de preencher essa lacuna para outras pessoas.
Então comecei a organizar encontros na América Latina e em comunidades de língua espanhola. Procurei mais cientistas de dados e passei pelo Qwiklabs e pelo Cloud Skills Boost para aprender a melhorar minhas habilidades.
Depois de ingressar no programa Innovators, tive a oportunidade de usar novas tecnologias de IA, trabalhar mais de perto com especialistas do Google e receber créditos por mais experiências no Cloud.
Eu recomendo usar alguns dos recursos abertos e públicos de ensino em ciência da computação (CS, na sigla em inglês), especialmente se você, assim como eu, não se concentrou em CS na escola. Para mim, os computadores chegaram muito tarde na Colômbia e eu não tive a chance de me formar em CS como estudante, então entrei nisso via matemática e, em seguida, pela segurança da informação.
Também sugiro conferir o Elegy e se envolver na solução dos primeiros problemas, dando feedback e fazendo algumas solicitações de envio :)
Eu gostei do curso da Stanford sobre redes neurais (CS 231n), bem como das aulas do MIT OpenCourseWare e dos vídeos de Joel Grus sobre ML no YouTube.
Os Champion Innovators não são afiliados ao Google e não oferecem serviços em nome do Google.
