O Pioneirismo em Machine Learning é uma grande vantagem!
Os primeiros meetups focados em machine learning, aqui em São Paulo, (e possívelmente, do Brasil) foram organizados pelo Nubank. Salvo se alguém me corrigir, e dizer que alguma empresa antes de 2016 já organizava eventos sobre machine learning e AI, eu lembro que foi nos Meetups do Nubank que pela primeira vez tive contato com outros cientistas de dados no Brasil.
Há 8 anos, lembro que tudo era “só mato” :fora do meio acadêmico, quase ninguém falava aprendizagem de máquina no Brasil. A geração do “primeiro curso de machine learning do Andrew NG” da qual eu fiz parte, não tinha onde aplicar o conhecimento, não havia emprego na área, e as vagas que nos chamavam era para trabalhar com Pentaho e Tableau. Nesse tempo, eu retornei pra Irlanda(onde a cena era bem mais consolidada) e voltei ao Brasil quase 2 anos depois. E tive o prazer de ver que foi graças ao pessoal do Nubank , mais precisamente Thierry Silbermann e Luis Moneda , que começaram os primeiros meetups reunindo todo o pessoal. PS: nessa época eu era vibrava e “torcia” para que os bancos digitais dessem certo no Brasil. Depois de quase 8 anos sem residência fixa no país( e portanto, sem score de crédito no Brasil), o Nubank tinha sido o primeiro banco a me dar um cartão de crédito.
Talvez muito* do sucesso do Nubank hoje em dia se deva a esse pioneirismo numa das áreas “mais complexas” de dados que é a aplicação de machine learning. Imagine uma empresa que há 4, 5, 6 anos já refina seus modelos de churn , já sabe seus diferentes “clusters” de clientes, já aplicou grafos pra entendê-los , e/ou já fez inúmeros testes pra ver o que funciona em termos de modelagem, enquanto boa parte dos concorrentes ainda está em plena “consolidação” do seu time dados ? Pioneirismo é sempre uma vantagem!
(*Muito, não disse todo. Certamente há vários outros times excelentes por lá)
Mesmos os grandes bancos com décadas de dados só vieram a entrar na “corrida“ da ciência de dados no Brasil por volta de 2017: somente nessa época começaram as primeiras contratações, quando ainda se esperava que cientista de dados fosse um unicórnio que além de saber tudo e mais um pouco de inteligência artificial, também era fenomenal em engenharia de software, segurança, e engenharia de dados. Nessa época houve uma onda de contratação de PhDs, mas aí é história pra outro texto.
De lá para cá, muita coisa mudou: lembro de muita gente que acabara de sair da área acadêmica,e frequentava os meetups do Nubank por curiosidade e admiração, hoje em dia está super bem posicionada, alguns até fazendo gestão de pessoas em empresas fora do Brasil. Outros, em questão de poucos 1 a 2 anos , se tornaram sênior em sua área e são referências, mentores de escolas digitais que agora, preparam outros cientistas de dados , e que finalmente,e formalmente, são acompanhados de engenheiros de dados, engenheiros de machine learning, arquiteto de dados, SRE e um sem número de cargos que surgiu em meia década. E as ferramentas ? Scikit-Learn melhorou muito, R , Octave e Matlab perderam o posto para o Python, chegou o Keras, o TensorFlow, a DataRobot, H2O Driverless AI, Pycaret…
O único outro “grupo” de pessoas, (mas aqui mais focado no universo digital), o qual eu posso comparar à equipe de meetup do Nubank é o pessoal do Datahackers (fundado em 2018, se não me engano), com o Gabriel Lages, Paulo Vasconcellos e Allan Sene: mais uma vez , trazendo a linha de raciocínio: esse pioneirismo deve explicar o sucesso estrondoso da Hotmart, onde trabalham o Gabriel e o Paulo, e o crescimento absurdo da DataSprints, do Allan Sene.
Difícil ver uma área que mudou tanto e tão rápido como a área de dados, em tão pouco tempo. Talvez vejamos uma revolução parecida ou até maior com á área de cripto/ NFTs ? Difícil opinar.
Recapitulando: pioneirismo é sempre vantagem!
(Mas nunca é tarde para correr atrás do prejuízo)