En esta edición de “Inside Globant Studios“, hablaremos con Haldo Sponton, ‎Tech Master (Data Science | AI) en Globant Montevideo (Uruguay).

– Contanos sobre vos, tu familia, tus pasiones, tus hobbies.

Mi nombre es Haldo (si, con “H” al principio, todo un tema). Nací en Parque del Plata, un balneario costero de 7 mil personas, 50 kms al este de Montevideo, Uruguay. Unos años después de comenzar mi carrera en la Facultad de Ingeniería (Montevideo), me mudé allí, donde vivo actualmente.

Soy ingeniero en telecomunicaciones, con un fuerte perfil en procesamiento de señales (audio e imágenes). Luego de recibirme me fui a vivir a París, donde hice una maestría en matemática aplicada, con foco en audio, imágenes y machine learning. También soy músico, razón por la que siempre me gustó mezclar tecnología con música. Fui docente por seis años en Facultad de Ingeniería y en los últimos años terminé un MBA enfocado en compañías de tecnología (lo que hace que mi formación sea una mezcla medio rara…)

Además de la música, me gustan las motos, la fotografía, el snowboard, los gatos y el café de Starbucks 🙂

– ¿Cómo hiciste tu camino de carrera en Globant? ¿Qué fuiste cambiando por el camino para adaptarte a los nuevos roles y proyectos?

Me sumé a Globant con el rol de Data Scientist. Al muy poquito tiempo de haber entrado, me tocó participar de un proceso de discovery onsite en New York. Esa fue una experiencia super enriquecedora, que además me posibilitó conocer globers de otros sites. Fue bastante intenso, pero increíblemente motivante.

Al volver, seguí vinculado al proyecto y en paralelo empezamos con unos de investigación y pruebas de concepto de diferentes técnicas en el mundo de inteligencia artificial y machine learning, que es un tema que me apasiona bastante y que está revolucionando la industria de software.

Me ha tocado participar en diferentes procesos de preventas, preparando propuestas para clientes muy diversos. Y tengo la suerte de estar en permanente contacto con gente que sabe un montón dentro de la compañía y de estar trabajando en desafíos súper interesantes y muy actuales, con gran visibilidad.

– ¿Cuál fue el desafío más grande o proyecto más innovador que tuviste que enfrentar junto con tu equipo?

Estamos desarrollando el estudio y la práctica de inteligencia artificial. Esto tiene miles de desafíos técnicos pero también de negocio. Hoy en día este tipo de tecnologías posibilitan miles de nuevas aplicaciones, casos de negocio y experiencias de usuario, y somos los responsables de entregar este nuevo valor tanto hacia adentro de Globant como hacia todos nuestros clientes.

Por suerte, cada vez hay más gente interesada en entender cómo funcionan las aplicaciones basadas en machine learning o deep learning, y en la práctica de data science en general.

Últimamente, con eventos como las Globant Think Big Session y otras charlas en las que hemos tenido la oportunidad de participar, estamos tratando de difundir nuestras capacidades con el fin de hacer conocer la práctica y de ayudar a mejorar el entendimiento sobre qué es inteligencia artificial, y cómo puede agregar valor a lo que hacemos. Eso es un desafío que hemos aceptado y que nos encanta.

– ¿En qué cosas de tu trabajo diario ves que se expresa la cultura Globant?

A cada minuto, sin dudas, en toda interacción que me toca tener. Desde el día que comencé a trabajar en Globant pude notar el ambiente en el que se trabaja. El trabajo en equipo y la constante búsqueda de la excelencia se respira en todos los aspectos acá, y no solo en el área de Tecnología (con quienes por obvias razones tengo más contacto) sino en todas las áreas de la compañía.

En estos meses además pude visitar varias oficinas de Globant en Uruguay, Argentina y Estados Unidos, y en todos se respira el mismo aire. El trato es super amable, y ¡la gente es divertida! He conocido Globers de todo el mundo, y son geniales por todos lados.

– ¿Cómo cambió tu trabajo en los últimos años por todos los cambios tecnológicos que se dieron?

En los últimos dos años, ha sido increíble el avance en inteligencia artificial. Hoy no es nada loco pensar en entrenar un algoritmo con millones de imágenes para aprender a reconocer determinadas características en la imagen y describirla en lenguaje natural. Ya son realidad aplicaciones que hace un par de años parecían de ciencia ficción (y no hablo de hace 10 o 20 años…). Y esto es solo el comienzo.

Estamos viviendo una revolución tecnológica muy interesante, lo que abre una cantidad inmensa de oportunidades. Tenemos las capacidades necesarias, y estamos muy motivados para aprovecharlas.

Facebooktwittergoogle_plusredditlinkedinby feather

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos necesarios están marcados *

You may use these HTML tags and attributes:

<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>