Café com Rosie - Jéssica dos Santos
Tags: datascience, computervision, ai
Published: 2020-10-08 15:58:16

> Acho que o que mais falta agora seriam iniciativas para incentivar meninas a se interessarem pela área no geral desde cedo e também, principalmente, criar ambientes dentro das empresas que sejam acolhedores para mulheres.

Jéssica do Santos é uma das mulheres mais formidáveis e incrível que encontramos nas comunidades, uma das embaixadoras de uma comunidade que visa a inclusão das mulheres na área de ciência de dados (Wids SP) e agora uma das fundadoras do MIA (Mulheres em IA), ela conversou com a gente sobre diversos temas que envolvem tecnologia, mulheres na área, dicas para quem quer entrar na área e claro, muita inteligência artificial.
Vamos nessa?!!

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### **Raio-X**

**Jéssica**: Oi, eu sou a Jéssica dos Santos, sou de Itaquaquecetuba, cidade da zona leste da grande São Paulo. Sou filha da Dulci, que me criou junto com meus avós. Tenho 28 anos, fiz graduação e mestrado em Sistemas da Informação na USP. Trabalho atualmente como Lead de Dados na NeuralMed, uma startup que usa IA para aplicações de saúde. Tenho um filho canino chamado Baixinho, um viralatinha preto senhorzinho que adotei há 2 anos e meio =)

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**Rosie**: Quais são seus hobbies? E áreas de interesse?

**Jéssica**: Como quase todo mundo dessa geração, gosto muito de assistir séries e filmes. Gosto bastante de ler, mas confesso que nos últimos anos a concentração para leitura caiu muito, o último livro que li foi Objetos Cortantes, tem 1 ano já. Fui um clichê de hobbies na quarentena e também aprendi bordado e a tocar Ukulelê (mais ou menos). E gosto também bastante de comer, principalmente doces, pizzas e hambúrgueres veganos, sou vegetariana há 7 anos agora.

**Rosie**: Quando foi seu primeiro contato com tecnologia e como foi?

**Jéssica**: Se falarmos de primeiro contato mesmo é até difícil lembrar, eu sempre gostei de computador mesmo quando criança, ficava olhando as moças do caixa de supermercado mexendo naquilo e achava incrível. Eu fui fazer um curso de informática com um vizinho aos 9 anos e adorava, ainda não tinha computador na época, mas anotava tudo que podia. Daí no ensino médio eu entrei numa Etec e fiz técnico de Informática Industrial, ali tive a certeza que era a carreira que eu queria.


**Rosie**: Como foi o seu primeiro contato com ciência de dados ou Inteligência Artificial?

**Jéssica**: Na faculdade a gente já tinha matérias de IA, antes de ser toda essa explosão que é hoje e eu já achava incrível. Mas fui mexer com isso de verdade no mestrado, meu projeto foi um sistema que utilizava reconhecimento de padrões e rastreamento ocular para detectar autismo. Utilizei redes neurais e SVM, além de algoritmos gulosos para seleção de features. Daí meu primeiro emprego como cientista de dados mesmo consegui no último ano do mestrado, e sigo desde então.

**Rosie**:Nesse momento queremos enaltecer as suas conquistas, seus projetos, suas pesquisas, seus artigos etc. Conta tudo de incrível que você fez ou está fazendo?

**Jéssica**: Eu e umas amigas organizamos o WiDS SP desde 2019 e sempre nos pedem para fazer mais eventos do que o anual, mas infelizmente não podemos porque o WiDS é vinculado a Stanford e só pode ocorrer na época da conferência de lá. Então esse ano decidimos montar um evento com um novo nome, em breve traremos as novidades, acompanhem pelo nosso twitter e instagram (@wids_sp).

Também sou voluntária do bootcamp de Data Science da [Womakerscode](https://womakerscode.org/), a segunda edição foi atrasada por motivos de pandemia, mas elas têm talks quase toda semana, e é uma comunidade incrível.
Esse ano também fui convidada para ser Program Chair de Machine Learning da [QCon SP](https://qconsp.com/), o evento foi adiado também por causa da pandemia, mas eles estão com [Talks grátis](www.pocket.qconsp.com.br) todo mês no que chamam de, assistam!
Na minha página do [github](https://github.com/jessica-santos) eu coloquei as principais palestras que já dei, espero que ajudem alguém, e pretendo ir atualizando aos poucos. E por fim, de conquista pessoal, janeiro desse ano eu virei Lead na minha empresa de um time com pessoas incríveis, e apesar da síndrome do impostor atacar de tempos em tempos está sendo um experiência ótima!

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### **Carreira**
**Rosie**: Conta pra gente porque você escolheu trabalhar com ciência de dados?

**Jéssica**: Na época que eu estava no mestrado não via muito isso como uma carreira além de trabalhar como pesquisadora mesmo. Quando eu estava no final, vi que algumas vagas surgiam e me arrisquei. Acho incrível você trabalhar com algo que pode ser tão interdisciplinar e que pode ajudar tantas áreas. Além do que, eu como ser humano ansioso, gosto da ideia de trabalhar com algo que me ajude a obter respostas.


**Rosie**: Atualmente a comunidade é composta por muitas mulheres que estão em transição de carreira e que querem atuar na área, você acredita que é preciso uma formação acadêmica para atuar na área? Se sim, qual seria a melhor formação?

**Jéssica**: Acho que essa resposta varia, conheço ótimos programadores que não fizeram faculdade, e bons cientistas de dados que vieram de áreas completamente diferentes, como psicologia ou arquitetura. Mas isso vai variar de pessoa pra pessoa, principalmente do quão autodidata ela é se ela adquire mais facilmente questões de lógica e análise. Mas acho sim que o conhecimento sobre pesquisa, além da prática de programação, análise e lógica no geral que você adquire em faculdades de exatas, ajuda muito na profissão. As formações que mais se encaixam nesse sentido são Computação e Estatística.

**Rosie**: Como é trabalhar em uma empresa focada em desenvolvimento de IA (Inteligência Artificial) para facilitar a análise diagnóstica dos médicos?

**Jéssica**: Eu realmente gosto bastante do que faço. Primeiro pelo lado social, eu trabalhei muito tempo na área financeira, tanto antes como desenvolvedora como já em ciência de dados, e sempre sentia falta de algo a mais. Fazer algo que pode ajudar a melhorar a vida das pessoas de alguma forma, pensar que podemos fazer alguma diferença no sistema de saúde é gratificante. 
E segundo pelo lado profissional mesmo, como cientista de dados trabalhar em uma empresa em que isso é o foco, que você sabe que pode fazer pesquisas, que os seus modelos realmente vão ser utilizados e vão gerar valor é ótimo. Além de poder trabalhar com pesquisas inovadoras em áreas diferentes da IA.

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**Rosie**: Eu vi que você fez mestrado em Aprendizado de máquina na USP, como foi essa experiência? E quais dicas você daria para as mulheres que querem fazer um mestrado na área?

**Jéssica**: Eu gosto muito da pesquisa que fiz do mestrado, meu projeto como citei ali na outra pergunta foi para detecção de autismo. A experiência é enriquecedora e agrega muito no currículo, mas por outro lado, sendo totalmente honesta, foi uma das épocas mais estressantes da minha vida, rs. Eu realmente faria o mestrado de novo, porque gosto de pesquisa e foi o que me permitiu entrar na área na época, mas acho que faria com mais calma e consciência, e essa é a dica que eu dou. 
Existem vários programas que tem a modalidade de aluno especial, o que eu fiz (http://ppgsi.each.usp.br/) tem, você pode fazer uma matéria sem ser oficialmente aluno de mestrado para tanto ver se você gosta quanto ter tempo para ir conversando com calma com o professor que você quer ter como orientador, já ir pensando em um projeto, e garantir que ele é viável, que você terá apoio suficiente para realizá-lo, programar tudo previamente e com calma. 

**Rosie**: Você participou da [Sprint de IA do Programaria](https://www.programaria.org/mulherespodem/sprint-ia/). Poderia compartilhar mais sobre a sua experiência?

**Jéssica**: Foi muito bacana, eu acompanhei desde o início todas as etapas e a interação das mulheres foi incrível, acho que todo mundo ali aprendeu um pouquinho, inclusive eu. Foi tudo muito bem organizado e pensado nos mínimos detalhes, a Iana e todas meninas da PrograMaria são muito competentes e dedicadas no que fazem, e tiveram a colaboração de várias outras mulheres incríveis por trás. A iniciativa delas foi ótima porque tem um alcance bem grande, tanto é que acho que foi o maior evento desse tipo que participei. 


### **Assuntos da atualidade!**

**Rosie**: Como você vê a importância da ciência de dados e da inteligência artificial nos dias atuais?

**Jéssica**: Acredito que cada vez mais crescente, com a quantidade de dados que a gente coleta hoje ela pode facilitar (ou também prejudicar) várias áreas do nosso dia-a-dia: saúde, educação e até mesmo segurança. Inclusive por isso, acredito que as pessoas devam cada vez mais se preocupar com responsabilidade do que produzem, não só em proteger os dados das pessoas que elas estão usando (LGPD aí), mas também como o resultado do que produzem pode afetar a vida que quem usa, da mesma forma que podemos melhorar muita coisa, podemos também piorar problemas que já existem.


**Rosie**: Atualmente devido ao coronavírus, muitas empresas gringas não conseguem gravar comerciais ou fazer as campanhas da forma como faziam pré-pandemia e por conta disso estão recorrendo ao uso de [deepfakes nas campanhas](https://www.wired.com/story/covid-drives-real-businesses-deepfake-technology/). Queríamos saber a sua opinião sobre isso.

**Jéssica**: Não conhecia esses casos mesmo. Bom, a tecnologia tem a vantagem de auxiliar-nos a se adaptar nesses tempos difíceis. GAN’s que são o que é usada para construção dessas deepfake são muito poderosas, nós mesmo já a utilizamos para gerar imagens sintéticas e aumentar dataset. Mas tudo isso tem vantagens e desvantagens, da mesma forma que é uma tecnologia muito útil, também é perigosa, podendo  nesse caso literalmente colocar palavras na boca de alguém que não as disse. Cabe a quem está implementando essas soluções a responsabilidade.

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**Rosie**: Jéssica você é uma pessoa que já passou por várias empresas e tem muita experiência na área, qual dica você dá para as mulheres que querem entrar na área?

**Jéssica**: Machine Learning é uma área em constante crescimento e também mudanças, por isso minha principal dica é estudem, sempre, isso vale pra quem tá começando ou pra quem já está na área há muito tempo, sempre tem coisa nova pra aprender. 
Exatamente por ser tão dinâmica, não se cobrem em aprender tudo de uma vez, na verdade não se cobrem em aprender tudo porque isso não acontece, estudem a base de tudo (programação, técnicas básicas de tratamento de dados, os principais algoritmos e técnicas de validação) e a partir daí aprendam a pesquisar e aprender de acordo com o problema que você está na mão.
A grande maioria das empresa trabalha só com dados tabulares, então se você está começando não tente aprender direto algo muito específico, comece com desafios desse tipo, aprenda a tratar variáveis não categóricas, missing values, técnicas de classificação, regressão e detecção de outliers, a validade bem um modelo e só depois você se especialize em alguma área dentro da IA.
Extra: eu costumo fazer o processo de contratação do meu time, e fiz um artiguinho curto com algumas dicas para quem está participando de processos seletivos, você pode acessar clicando [aqui.] (https://medium.com/@j3ssica.santos.oliveira/7-dicas-para-participar-de-processos-seletivos-d2877ade9ef3)

### **Extra!**

**Rosie**: Como podemos encorajar e trazer mais mulheres para a área de inteligência artificial e ciência de dados?

**Jéssica**: Acho que existem várias iniciativas que estão fazendo um bom trabalho, eu participei do bootcamp de Ciência de Dados da Womakerscode organizado pela Cynthia Zanoni, e foi ótimo, tanto que algumas meninas já saíram de lá participando de processos seletivos. Sejam essas iniciativas, eventos como o do WiDS, que faço parte da organização aqui em SP há 2 anos ou comunidades como a de vocês cria uma rede de apoio muito importante. 
Acho que o que mais falta agora seriam iniciativas para incentivar meninas a se interessarem pela área no geral desde cedo e também, principalmente, criar ambientes dentro das empresas que sejam acolhedores para mulheres. Esse ainda é o principal problema que acontece em várias empresas por aí.


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E aí, gostaram? Não esqueçam de deixar o seu feedback pra gente, para que possamos melhorar nas próximas entrevistas.
Até uma próxima,
AI Girl

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