Nuestros protagonistas cuentan por qué Data IQ es un Gran Lugar para Trabajar.
Presentamos a Renata Catelli y Julián Serrano, Jr. Data Scientist y Consultor BI en Data IQ desde mayo del 2024.
Ellos nos comparten sus experiencias -desde el proceso de selección hasta su adaptación- en un entorno laboral dinámico y enriquecedor, las oportunidades de desarrollo profesional que han encontrado y cómo han sido desafiados a salir de su zona de confort.
¿Qué te motivó a unirte a Data IQ? ¿Y cómo fue tu experiencia en el proceso de selección?
Julián: Más que nada, estaba buscando un nuevo lugar, una nueva experiencia. Apenas vi la postulación, me gustó lo que leí. Me llamaron y ya me puse re contento. El proceso de selección me tuvo bastante nervioso porque había muchas etapas, creo que eran como cinco. En cada una pensaba: «¿Me volverán a llamar o no?». Pasaba una semana, me llamaban, y así toda la semana lo mismo. Pero todo bien, me sentí cómodo. Estaba todo ordenado, así que fue una buena experiencia.
Renata: Sí, en mi caso también fue un proceso ordenado, y eso estuvo bueno.
¿Cómo te sentiste en tu primer día en Data IQ? ¿Qué aspectos del onboarding consideras que fueron más útiles para tu adaptación?
Julián: El primer día también estaba muy nervioso. Entré solo y apareció Flor para recibirme, después me fui acomodando, vinieron los chicos a hablarme, nos invitaron a ir a comprar el almuerzo juntos, a Rena también. Así que me sentí bastante cómodo.
El onboarding también estuvo muy bueno. En mi caso, fue con Maxi, que estuvo pendiente de mí todo el día. Me ponía a prueba para que fuera aprendiendo en lugar de darme todas las respuestas. Me decía: «A ver, ¿y si seguís por ahí?» y me daba una pista. Siempre estuvo atento y mis compañeros también, por si necesitaba ayuda.
Renata: Con Juli entramos el mismo día, aunque para equipos distintos. Desde el principio, el onboarding con Flor fue muy bueno, me sentí súper acompañada y todo en la oficina me pareció genial.
Después tuve el onboarding técnico con mi líder, Andrés, y con mis compañeras, Juli y Mara, que también fueron un gran apoyo. Siempre estuvieron dispuestos a ayudarme en lo que necesitara. Y, como decía Juli, me dieron espacio para que de a poco fuera haciendo más cosas por mi cuenta y ganando autonomía.
En estos primeros meses, ¿en qué proyectos tuviste la oportunidad de trabajar? ¿Qué aprendiste de ellos? ¿Y cómo fue el proceso de adaptación?
Renata: Cuando entré, Andrés primero me asignó un curso para nivelar conceptos de algoritmos y otros temas. Después, trabajé mucho en forecast, haciendo pruebas de concepto para clientes de la industria de tintas de impresora y agro. También estuve en otro proyecto de forecast, donde tuve que refactorizar código de versiones anteriores para un cliente del área de impuestos.
Más adelante, participé en un proyecto para una empresa de la industria petrolera, donde usamos la API de OpenAI para generar resúmenes de feedback de empleados. Ahora estoy en un nuevo proyecto para una empresa de energía, también trabajando con modelos de OpenAI, específicamente en la clasificación de comentarios y etiquetas.
Julián: Después del onboarding, estaba ansioso por sumarme a mi primer proyecto, que fue una migración de servidor. Era más bien documentar, bien básico, pero para mí fue felicidad pura porque ya estaba haciendo algo. En ese momento tenía un compañero que me ayudaba con todo, desde lo más mínimo, como entrar a la VPN. Yo preguntaba «¿y esto?» todo el tiempo, y él me iba guiando.
Después entré en un proyecto más serio, que duró cuatro meses y terminó hace poco. Ahí tuve muchas reuniones y aprendí la importancia de comprobar todo antes de presentárselo al cliente (varias veces, para estar seguro). No todo salió como lo planeaba al principio, pero mis líderes y compañeros siempre estuvieron atentos para ayudarme.
¿Tuviste interacción con el cliente?
Julián: Sí, también tuve que hacer presentaciones. En la primera estaba muy nervioso porque te miran en silencio y no sabés si lo estás haciendo bien o mal. Pero creo que salió bien.
El cliente era del área agropecuaria y tuvimos que desarrollar un tablero desde cero para sus ventas y compras. Ya tenían uno, pero como iban a cambiar de sistema, había que adaptarlo a una nueva versión y modificar todo el modelo. Fue un proyecto bastante grande, trabajamos en un equipo de ocho o nueve personas.
¿Qué apoyo recibiste de tus compañeros y líderes? ¿Y cómo contribuyó esto a tu integración en el equipo?
Renata: Desde el primer momento me sentí muy acompañada por mi equipo: Andrés, Juli y Mara. Siempre me dieron espacio para crecer y, con cada proyecto, fui ganando más autonomía.
También me ayudó mucho observar lo que hacían mis compañeros, escuchar sus consejos y tomar lo que me parecía valioso para incorporarlo a mi trabajo. Aprendí muchísimo de ellos.
El ambiente siempre es muy bueno, entre todos nos ayudamos y nos damos una mano cuando podemos. Sé que, si necesito algo, puedo mandar un mensaje y siempre habrá alguien dispuesto a ayudar.
Algo que me marcó fue el proyecto de actualización de código. Ahí fui aprendiendo de mis compañeras y sentí que empezaba a ganar más autonomía. Eso me ayudó un montón a estructurar mi proceso de trabajo y a desarrollar el pensamiento necesario para aplicarlo en futuros proyectos. Siento que en ese momento crecí muchísimo.
¿Qué nuevos conocimientos y habilidades adquiriste en este último tiempo? ¿Qué impacto tuvieron las capacitaciones en tu desempeño y adaptación al puesto?
Renata: En este último tiempo hice capacitaciones de Qlik, tanto en diseño como en la parte de backend de datos. También hice el curso de Power BI de Data. Antes había trabajado un poco con visualizaciones, pero no lo había implementado en mi trabajo porque no lo necesitaba. Ahora sí, para presentar los resultados de los modelos, estas herramientas son clave. Por eso fue muy útil profundizar en ellas.
Además, en el proyecto en el que estoy ahora, de la empresa de energía, estoy aprendiendo sobre fine-tuning de modelos. Es algo que me parece súper interesante, muy útil y reutilizable, así que creo que es la habilidad que más destaco en este tiempo.
Julián: Uno de los cursos que más me gustó al principio fue el de Data Storytelling. Te explicaban cómo estructurar una presentación y dónde ubicar cada elemento en un tablero para que sea visualmente claro para el cliente. Detalles como qué colores usar o en qué posición poner los gráficos más importantes.
En Data hice los cursos de Desarrollador Qlik Sense, Diseñador Qlik Sense y Data Storytelling. Todos me ayudaron mucho a mejorar mi trabajo.
¿Qué consejo le darías a aquellos que están pensando en comenzar una carrera en el campo de datos? ¿Qué habilidades o conocimientos considerás esenciales para el éxito?
Renata: Creo que primero depende del rol en el que quieras desarrollarte: si es más visualización; ciencia de datos, como en mi caso; o ingeniería. Desde el lado técnico, diría que Python es clave. También saber hacer ETLs en cualquiera de estos tres roles es importante, además de conocer bien los datos y trabajar siempre pensando en un proceso.
En ciencia de datos, además de Python, es fundamental manejar bien sus librerías. Y hoy en día pondría foco en los modelos de lenguaje y redes neuronales. Más allá de lo técnico, creo que es fundamental pensar en eficiencia desde el inicio del desarrollo. Si ya desde el principio considerás cómo va a funcionar en producción, vas a evitar problemas más adelante. Muchas veces se empieza con soluciones hardcodeadas pensando en arreglarlo después, y eso puede generar más complicaciones.
También es clave tener tolerancia al error. Saber que te vas a encontrar con muchos errores, pero mantener la mentalidad de querer resolverlos y aprender de ellos. Es parte del proceso y algo que suma mucho en este tipo de trabajo.
Julián: Yo voy a nombrar mucho a Maxi porque estuvo en el onboarding y después en el proyecto conmigo, así que me acompañó siempre. Algo que aprendí de él es que no hay que hacer las cosas porque sí, como si solo tuvieras que cumplir una tarea y listo. Me enseñó a ampliar la mirada, a preguntarme por qué estoy haciendo algo, qué impacto tiene y cómo afecta a mis compañeros. Si algo que hiciste puede influir en los demás, es importante comunicarlo para que todo el equipo pueda trabajar en sincronía.