Conheça Violet, nossa diretora de IA de plataforma na iProov. Ela fala sobre o futuro da IA, as habilidades necessárias para trabalhar com aprendizado de máquina e sua paixão por aprimorar as habilidades no local de trabalho. Violet também fala sobre as mulheres influentes em STEM que a inspiraram e compartilha suas palavras de sabedoria para mulheres e meninas que desejam seguir uma carreira em STEM.
Oi, Violet! Obrigado por participar do Conheça a Equipe deste mês! Para começar, você poderia nos dizer por que quis seguir uma carreira em STEM?
Cresci em uma família de engenheiros e programadores - minha mãe trabalhava com programação antes de parar para ter filhos, minha avó projetava fundições de alumínio e minha irmã tem Ph.D. em neurociência -, o que era normal para nós.
Cresci com a mentalidade de que seu gênero não afeta as carreiras que se abrem para você e, em nossa família, havia uma agenda de igualdade de gênero que permitia que as mulheres fizessem todos os tipos de coisas tecnológicas!
Qual foi o seu caminho para se tornar chefe de IA da plataforma?
Comecei minha carreira com um diploma conjunto de engenharia e ciência da computação. Trabalhei por quase 15 anos em algoritmos, desenvolvimento de software e processamento de imagens.
Em um determinado momento de minha carreira, quando eu estava na área de radiodifusão, trabalhei nos efeitos especiais do primeiro filme Matrix, inclusive na famosa cena das balas em câmera lenta!
Por fim, decidi voltar ao mundo acadêmico e concluí um Ph.D. em visão computacional, que envolve a análise de imagens para tentar entender seu conteúdo. Por exemplo, um computador vê uma imagem como apenas uma série de números. Eu analisaria como passar disso - uma vasta grade de números - para qualquer tipo de conceito do que é a imagem. Ela está mostrando rostos, um avião, um gato ou um cavalo? Como você passa dessa vasta pilha de pixels para algo significativo? É disso que se trata a visão computacional.
Eu não esperava, mas acabou envolvendo muita estatística - a estatística não era minha parte favorita da matemática, mas acabou sendo a habilidade necessária para a IA.
Depois do meu Ph.D., lecionei como palestrante por algum tempo. Mas descobri que o mundo acadêmico não me agradava, então procurei voltar para o setor.
O que mais o atraiu no iProov?
Fui atraído pelo iProov por dois motivos. Um deles foi a aplicação da tecnologia iProov. Para mim, isso sempre foi muito importante, garantir que a meta para a qual você está trabalhando seja uma meta que valha a pena e que eu possa ver como sendo socialmente benéfica.
Outro motivo é o estágio de crescimento em que a iProov se encontra. Eu queria saber como se faz uma empresa crescer durante a fase de expansão; de um grupo de pessoas bem unidas para uma organização maior que requer estruturas e processos.
Como é um dia típico em sua vida?
No momento, meus dias são muito cheios. Tenho uma equipe razoavelmente grande de engenheiros e alterno entre os diferentes projetos em que minha equipe está trabalhando e os apoio nas dificuldades que encontram. Isso é combinado com a coordenação de projetos de todo o departamento de Ciências, e trabalho em estreita colaboração com várias outras equipes.
Percebo o valor de capacitar as pessoas, pois isso ajuda a aumentar a eficiência e a produtividade de uma equipe, por isso também organizo sessões de treinamento em toda a área de Ciências, algumas das quais eu mesmo ensino.
Há algum projeto interessante em que esteja trabalhando atualmente?
Receio que isso seja segredo! No entanto, o foco da nossa equipe no momento é melhorar a eficiência dos nossos modelos de aprendizado de máquina, e estamos procurando contratar alguém para essa função!
Confira a função de Engenheiro sênior de visão computacional aqui!
Quais são as habilidades necessárias para trabalhar com aprendizado de máquina?
As habilidades de que você precisa são principalmente matemática, estatística e programação. Tenho me concentrado em fazer muito treinamento interno para a parte de programação. Temos muitos jovens brilhantes que se juntam a nós e entendem de matemática, mas não necessariamente têm experiência no processo de engenharia de software - fazemos muitos treinamentos nessa área.
Em sua opinião, qual é o futuro da IA?
Do meu ponto de vista, há duas respostas: a resposta de curto prazo e a resposta mais filosófica.
No curto prazo, acho que as pessoas continuarão a encontrar aplicações mais restritas e específicas para a tecnologia e a explorar novas áreas para aplicar o aprendizado de máquina.
Em uma mentalidade filosófica, trata-se do que as pessoas escolhem fazer com ela. Não se trata da tecnologia. Qualquer que seja a nova tecnologia, se as pessoas decidirem usá-la de forma positiva, ótimo. O que importa é que as pessoas façam escolhas éticas sobre o que fazer com a tecnologia, e não as capacidades da tecnologia em si.
Tendo em vista o Dia Internacional das Mulheres e Meninas na Ciência, você tem algum modelo feminino forte que a tenha inspirado?
Sou um grande fã de Ada Lovelace. Ela foi a primeira cientista da computação que, por acaso, também é uma mulher - e ela é absolutamente fabulosa!
Há também várias professoras de engenharia que conheci - sou grande fã de Barbara Oakley. Ela é professora de engenharia e, como tenho experiência como palestrante, acho-a muito inspiradora. Em particular, ela fala muito sobre como encontrar a abordagem certa para o aprendizado que funcione para você e tem um curso incrível chamado "Learning How to Learn" (Aprendendo como aprender), que eu recomendo muito.
Que conselho você daria para as jovens que desejam seguir uma carreira em STEM?
Quando conheci Barbara Oakley, perguntei a ela sobre o terrível desequilíbrio de meninas na educação STEM, na engenharia e, principalmente, na ciência da computação.
Ela disse que não é que as meninas sejam menos boas em matemática e matérias técnicas, mas há um ponto no desenvolvimento dos adolescentes em que os meninos ficam um pouco para trás na parte verbal - eles, é claro, se recuperam mais tarde. Nesse ponto, entretanto, é quando o sistema educacional força você a escolher suas matérias. Os meninos se dedicam à matemática e às matérias técnicas porque, do ponto de vista deles, são melhores nisso do que na escrita. Apenas como um efeito secundário, as meninas dizem: "Todos os meninos estão aqui, vou fazer outra coisa!"
Com isso em mente, meu conselho é que você vá em frente! Não há absolutamente nenhuma razão para não fazê-lo. Uma coisa que acho que motiva as meninas é contribuir para a sociedade - as disciplinas técnicas são uma ótima maneira de fazer isso. Portanto, vá em frente!
Conheça mais membros da equipe iProov abaixo.
Interessado em fazer parte do iProov? Dê uma olhada em nossas funções disponíveis.
