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Andrew Poole es un científico de datos principal que trabaja en The Dock, el emblemático centro de I+D e innovación global de Accenture con sede en Dublín.

Poole lleva más de cinco años trabajando como científico de datos y tiene experiencia en una amplia gama de problemas relacionados con los datos en varios sectores, como el de los servicios públicos, el farmacéutico, el de la seguridad y el del transporte.

La parte más difícil de trabajar en la analítica es también la razón por la que quería trabajar en este campo».
– ANDREW POOLE

Si existe, ¿puede describir un día típico de trabajo?

Normalmente, empiezo el día sobre las 8.30 de la mañana. Esto me da tiempo por la mañana para ver cómo progresan las tareas en general, planificar el día que tenemos por delante y responder a los correos electrónicos que han llegado durante la noche. La mayoría de los proyectos funcionan en sprints de dos semanas y los stand-ups (revisiones periódicas con el equipo) suelen tener lugar alrededor de las 9.30 de la mañana.

La naturaleza del trabajo en un centro de I+D se presta a no tener un día típico. El número de reuniones depende en gran medida de la fase del proyecto. En las primeras fases del proyecto suele haber muchas más reuniones. Es entonces cuando las distintas disciplinas que trabajan en The Dock se reúnen para intercambiar ideas sobre las necesidades del cliente y considerar la mejor solución para ellas.

Siempre es interesante escuchar los distintos puntos de vista y cómo pueden pensar en un problema personas con diferentes conocimientos. Esta fase del proyecto puede ser agradable porque tengo la oportunidad de investigar nuevas áreas y métodos.

En las últimas fases del proyecto, hay muchas menos reuniones y las que se producen suelen estar más centradas en el desarrollo. Trato de estructurar mi día bloqueando el tiempo para ayudar a los científicos de datos junior, el tiempo de enfoque para mis tareas de sprint y revisar otras solicitudes. Para mí, el trabajo a distancia ha mejorado mucho esta fase del proyecto en comparación con el trabajo en la oficina, donde puede ser más difícil tener tiempo para concentrarse.

Al final de cada día, alrededor de las 17.30 horas, me aseguro de reservar un tiempo para hacer dos cosas. La primera es escribir una nota sobre lo que he trabajado ese día y lo que me queda por hacer. Esto me ayuda a retomar rápidamente la tarea al día siguiente. Lo último que hago es ocuparme de los correos electrónicos que quedan en mi bandeja de entrada. Una vez hecho esto, siento que puedo retirarme mentalmente del trabajo.

¿En qué tipos de proyectos de análisis trabaja?

Los proyectos que generalmente nos llegan son los que suelen requerir el desarrollo de una solución novedosa que aproveche la innovación más avanzada. Es muy gratificante trabajar en este tipo de proyectos porque realmente tienes que desafiarte a ti mismo para llegar a una solución que nadie más tiene y que puede aprovechar los datos existentes del cliente de una manera nueva.

He trabajado con muchos tipos de datos diferentes en campos como la visión por ordenador, la PNL, la minería de datos y el análisis de series temporales. Los más agradables para mí han sido los que tienen un elemento de visión por ordenador porque puedo utilizar tanto mis habilidades de ingeniería como de análisis.

Trabajando con un cliente de la industria farmacéutica, por ejemplo, se nos encargó desarrollar una solución de inspección de viales que les ayudara a reducir el número de falsos positivos que tenían con su solución actual. Antes de que Andrew Ng (cofundador de Google Brain) popularizara el enfoque de la IA centrado en los datos, este proyecto realmente puso de manifiesto algunas de estas lecciones en las que se hace hincapié hoy en día.

¿Qué habilidades analíticas utiliza a diario?

La comunicación es la clave del éxito de todo proyecto. Muchos de nosotros hemos tenido el reto de colaborar en un entorno de trabajo híbrido en los últimos dos años. Para cualquier científico de datos, es vital aprender a comunicarse con personas de diferentes habilidades y entender cómo transmitir su mensaje a un cliente para que entienda el valor del proyecto.

Cómo comunicar con el nivel de detalle adecuado es siempre un reto, porque un día me pueden pedir que haga una presentación en una reunión de la comunidad técnica, y al día siguiente me pueden pedir que haga una presentación sobre la misma solución pero a una parte interesada más en actualizaciones de alto nivel.

En una vida anterior, trabajé en una función financiera y creo que esta experiencia me ha servido de maravilla porque también puedo evaluar cualquier solución con otro sombrero. Como científicos de datos, siempre debemos preguntarnos: «¿Es realista la solución que proponemos en un contexto empresarial?».

Desde el punto de vista técnico, siempre busco aprender algo nuevo, ya sea un área diferente de la analítica, un nuevo servicio en la nube, un nuevo lenguaje o paradigma de programación. Las habilidades técnicas son como cualquier otra: creo que si no las ejercitas constantemente y te pones a prueba, puedes quedarte atrás rápidamente.

¿Qué es lo más difícil de trabajar en el sector de la analítica?

La parte más difícil de trabajar en la analítica es también la razón por la que quería trabajar en este campo. Nunca se puede saber todo lo que hay que saber porque la analítica abarca muchas disciplinas diferentes y siempre está evolucionando.

El aprendizaje continuo es algo que me gusta mucho. Intento dedicar algo de tiempo personal cada semana a aprender cosas nuevas. A medida que aumentan las responsabilidades de mi vida personal, puede ser más difícil encontrar esos huecos de tiempo para dedicarlos al aprendizaje.

However, I am lucky to work for a company that encourages knowledge-sharing meetings. There is always someone putting together a community session to teach others what they have learnt.

¿Tienes algún consejo de productividad que te ayude a pasar el día?

A medida que envejezco, mi memoria parece retener cada vez menos. Recientemente he empezado a utilizar una aplicación llamada Notion para hacer un seguimiento de las tareas en las que estoy trabajando. Esto me ha ayudado a centrarme más en lo que estoy haciendo en ese momento y poder dejar otras cosas para más tarde.

Un buen consejo sobre productividad que me dio una persona con la que trabajé anteriormente es detectar cuándo el número de reuniones empieza a perturbar el trabajo, y establecer para mi equipo un «tiempo de silencio» definido en el que nadie pueda anotar reuniones en la agenda.

Otra cosa que hago, que probablemente sea la más beneficiosa para mi propia productividad, es salir a correr antes del trabajo o durante el almuerzo. Me parece que me despeja la mente y puedo pensar mejor cuando no hay distracciones.

¿Qué habilidades y herramientas utiliza para comunicarse diariamente con sus colegas?

Me considero un científico de datos bastante técnico, pero a medida que he ido avanzando en mi carrera me he centrado más en aplicar mis habilidades de comunicación para garantizar que se cumplen los objetivos del proyecto y para presentar los resultados a las distintas partes interesadas.

Principalmente, tenemos reuniones híbridas a través de Microsoft Teams. Para la mayoría de los proyectos, utilizamos Azure DevOps para planificar y seguir nuestros sprints. Las reuniones de seguimiento que celebramos a través de Microsoft Teams y el uso compartido de la pizarra han funcionado muy bien.

Cuando estamos todos en la oficina, tenemos la suerte de contar con varios Surface Hubs por todo el edificio. Soy un comunicador bastante visual, así que es útil poder colaborar con mi equipo con el uso de esta funcionalidad de pizarra.

¿Cómo ha cambiado este papel a medida que el sector de la analítica ha crecido y evolucionado?

Me alegra ver que se hace mucho más hincapié en las operaciones de aprendizaje automático. En el pasado, la mayor parte de la atención en un proyecto de ciencia de datos se centraba en la investigación y en un modelo inicial que funcionara bien en un conjunto de pruebas.

En los últimos dos años, hemos visto cómo se han introducido numerosas herramientas para ayudar a poner en marcha un conjunto de prácticas que pueden ayudar a desplegar y mantener los modelos en producción. Para mí, una medida clave para saber si un proyecto es un éxito es si puede seguir manteniéndose en producción.

¿Qué es lo que más le gusta de trabajar en el sector de la analítica?

Lo más agradable de trabajar en el sector de la analítica es poder trabajar en tantos ámbitos diferentes. Es una carrera en la que es difícil aburrirse cuando se te reta constantemente a entender tantas áreas diferentes.

Desde que empecé a trabajar en The Dock, he tenido la oportunidad de trabajar en una gran variedad de proyectos, como el descubrimiento de fármacos, los sistemas de transporte inteligentes y el control de calidad de la fabricación, por nombrar algunos.

También me gusta participar en todos los aspectos de un proyecto. Soy capaz de ponerme el sombrero de negocios cuando entiendo las necesidades de un cliente y me comunico con las partes interesadas. Aquí es donde se da forma al trabajo que se va a realizar.

A continuación, utilizo mis habilidades de investigación para entender lo que es posible en el espacio que estamos explorando. Esto se hace a menudo en conjunto con otras habilidades, de modo que podemos llegar a un acuerdo sobre cómo debería ser la solución.

Por último, puedo utilizar muchos de mis conocimientos técnicos cuando entramos en la fase de desarrollo del trabajo.

¿Qué consejo le daría a alguien que quiera trabajar en el sector de la analítica?

Para mí es sencillo. El mejor consejo que puedo dar es tener una mentalidad curiosa y buscar siempre aprender cosas nuevas.

Si eres una persona que está constantemente pensando en cómo funcionan las cosas, detectando ineficiencias o mejores formas de hacerlas, creo que tendrás una carrera muy exitosa en la analítica.

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