Conoce a nuestros becarios de Ingeniería de Software de Comercio

La Suite de Comercio Microblink permite a las marcas y a los minoristas reimaginar la forma en que interactúan con los consumidores, aprovechando el mayor catálogo de productos del mundo para dar vida a los artículos de las tiendas y ofrecer a los compradores la experiencia de compra personalizada que esperan y exigen. Cada año, nuestra tecnología potenciada por Al transforma más de 3.000 millones de recibos en información en tiempo real que potencia los programas de fidelización, las estrategias de promoción y los estudios de mercado.

Este verano, nuestro equipo de Ingeniería de Comercio tuvo la suerte de contar con Aarushi Singh, Katherine Wang y Santiago García Santos, ¡tres estudiantes del Programa M & T de Pennsylvania e ingenieros de software! Entre el trabajo en nuestras oficinas de Brooklyn (Nueva York) y Zagreb (Croacia), nos pusimos al día con ellos sobre cómo descubrieron Microblink, los proyectos en los que trabajaron y lo que piensan sobre el futuro del Comercio impulsado por Microblink.

¿Puedes hablarnos un poco de ti y de cómo descubriste Microblink?

Aarushi Singh: Soy una estudiante de tercer año que estudia Informática y Finanzas en Pennsylvania. Me interesa el aprendizaje automático, así que ver cómo un equipo de investigadores en este campo aborda un problema de principio a fin -creando conjuntos de datos, entrenando modelos y evaluando su precisión- ha sido una gran experiencia. Descubrí las prácticas de ingeniería de software a partir de un post publicado en el sitio web de antiguos alumnos del programa M&T. (Nota del editor: Danny Panzer, Vicepresidente de Ingeniería de Comercio, ¡es antiguo alumno!) Me encantó lo emocionantes que son las aplicaciones de ML de Microblink, especialmente en un momento en el que es tan difícil innovar en este espacio debido a la gran saturación. Todos los proyectos de las prácticas no sólo parecían interesantes, sino también importantes para la empresa, y no meras tareas administrativas.

Katherine Wang Soy estudiante de segundo año de Informática y Análisis Empresarial. Me entusiasmó la forma en que la empresa aprovecha el ML para realizar un trabajo significativo en distintos sectores. Mientras buscaba personal para las prácticas y hablaba con la gente de Microblink, pude ver lo dedicados que estaban todos a la misión de la empresa y lo apasionados que eran con sus productos.

Santiago García Santos: Yo también soy un estudiante de segundo año que cursa una doble licenciatura en Informática y Finanzas. En los últimos años, me he interesado bastante por el desarrollo de aplicaciones y la ingeniería de software en general, así que cuando vi las oportunidades de prácticas en Microblink, supe que tenía que ponerme en contacto con ellos. Me entusiasmó la posibilidad de trabajar con los modelos ML de vanguardia de Microblinky aplicarlos en experiencias de RA para aplicaciones móviles.

¿Podéis describir los proyectos en los que cada uno de vosotros ha estado trabajando este verano?

AS: Trabajo en el entrenamiento de un modelo para leer descripciones abreviadas de recibos y traducirlas en nombres completos de productos, lo que incluye trabajar en la creación de los conjuntos de datos reales que utilizamos para entrenar nuestros modelos. También me he sumergido en el campo del procesamiento del lenguaje natural, concretamente en la traducción automática neuronal, y he aprendido mucho sobre las arquitecturas de modelos más avanzadas en ese campo. Actualmente estoy probando distintos marcos de traducción automática y entrenando modelos en cada uno de ellos para ver cuál da los mejores resultados.

KW: He estado trabajando en una aplicación de cosido de imágenes en Android que permite a los usuarios escanear grandes estanterías o largos recibos y une los fotogramas capturados. En el caso del escaneado de estanterías, detectará los productos y su ubicación. Era la primera vez que desarrollaba para Android, ¡así que tenía mucho que aprender! No sólo aprendí los fundamentos del desarrollo para Android, sino que también me familiaricé con los principios de la visión por ordenador y con OpenCV (una de las mayores bibliotecas de visión por ordenador).

SGS: Nos dieron mucha flexibilidad a la hora de elegir nuestros proyectos para el verano, así que elegí aprovechar mi experiencia previa en desarrollo iOS para ayudar a desarrollar una aplicación iOS capaz de ejecutar nuestros modelos ML de reconocimiento de productos en el dispositivo. Utilicé esta capacidad para crear una experiencia más interactiva y fácil de usar para los equipos de recopilación de datos sobre el terreno, lo que es crucial para mejorar continuamente nuestros modelos para obtener un mejor rendimiento.

Has podido pasar algún tiempo con el conjunto de productos de Comercio. ¿Qué es lo que más te entusiasma de lo que está haciendo el equipo?

AS: He estado trabajando en la mejora de la parte de inteligencia de producto de nuestra suite de Comercio, así que puede que sea parcial, pero lo que más me entusiasma es mejorar nuestros sistemas actuales para convertirnos en los mejores del sector. El escaneado de recibos y la inteligencia de productos son fundamentales para la propuesta de valor principal de Microblink, y ha sido emocionante ver cómo mejoramos constantemente nuestra precisión en cada paso del proceso, desde el reconocimiento de caracteres hasta la conexión de los nombres escaneados con los productos.

KW: Lo que más me entusiasma es la aplicación de descubrimiento en la tienda en la que está trabajando Microblink y cómo están integrando el ML y la Realidad Aumentada para revolucionar el futuro de la compra en el supermercado. Hay una gran oportunidad para digitalizar partes del proceso de compra y crear experiencias aún mejores para los clientes.

SGS: He tenido la suerte de trabajar muy de cerca con algunas de las innovaciones de ML de Microblink, experimentando la velocidad y precisión al aplicarlas en mis propios proyectos. Desde un punto de vista técnico, creo que su aplicación a la realidad aumentada puede convertirse en el avance más emocionante para el equipo de Comercio, al innovar realmente en la experiencia de compra en tienda. En los próximos años, creo que la RA empezará a ocupar un lugar cada vez más central en la forma en que las personas interactúan con el mundo.

¿Qué ha sido lo más destacado de tu experiencia de prácticas? ¿Te ha sorprendido algo?

AS: Además de aprender muchas habilidades prácticas sobre cómo diseñar y formar modelos, lo más destacado de mi experiencia ha sido, sin duda, ver cómo funciona una startup tecnológica desde dentro. Me encantan las llamadas semanales con todo nuestro equipo de Ingeniería de Comercio, en las que puedo escuchar todos los proyectos interesantes en los que está trabajando todo el mundo y ver cómo encajan en el panorama general de la empresa. Una cosa que me ha sorprendido es lo rápido que se mueve todo. Podemos abordar un problema y tener un nuevo producto o modelo para resolverlo desplegado en sólo unas semanas, todo gracias a los equipos de ingeniería ágiles y con talento.

KW: Sinceramente, ¡ha habido tantos momentos destacados durante mi tiempo en Microblink! Todo el mundo aquí es tan acogedor y solidario, y es increíble ver todo el trabajo duro, el empuje y la pasión que se requieren para que una empresa tenga éxito. He disfrutado mucho aprendiendo en un entorno de trabajo tan acelerado. Puedo ver en qué están trabajando los demás ingenieros, y es realmente inspirador oír hablar de las herramientas, aplicaciones y proyectos geniales e innovadores que están construyendo. Me sorprendió e impresionó mucho el alcance de lo que cada uno hace por la empresa, y cómo pueden influir tanto en los productos que ofrece Microblink.

SGS: Tengo que decir que lo más destacado ha sido el equipo de personas increíblemente solidario, acogedor y servicial que he encontrado. Al principio, me daba un poco de miedo pedir a la gente la ayuda que necesitaba para ponerme en marcha, pero enseguida vi lo dispuestos que estaban todos a ayudar. Algo que me pareció muy exclusivo de la experiencia de trabajar en una empresa emergente de IA en crecimiento fue lo abierta y conectada que es la oficina, lo que incluye poder charlar directamente con ejecutivos, ingenieros y demás.

¿Qué es lo que más has aprendido de las prácticas?

AS: Creo que lo que más he aprendido ha sido sobre los modelos de aprendizaje automático en mi campo. He aprendido mucho sobre las arquitecturas de los modelos, qué los hace tan eficaces y cómo implementarlos. El equipo con el que trabajo sabe mucho de ML, y han podido enviarme muchos artículos de investigación útiles y responder a mis preguntas.

KW: La informática es un campo tan amplio y cambiante que, por mucho que se intente, nunca se aprenderá todo. Aprendí que está bien (¡y es muy normal!) no saberlo todo; lo que más importa es mi entusiasmo por aprender algo nuevo cada día. Definitivamente mejoré a la hora de averiguar cómo abordar una tarea aparentemente desalentadora. Durante mis prácticas, también me ha resultado muy valioso colaborar con mis compañeros ingenieros. Aarushi, Santiago y yo trabajábamos con herramientas muy diferentes, ¡pero siempre me encanta saber en qué están trabajando!

SGS: Cada día aprendo un montón de cosas diferentes, desde los entresijos de la configuración de proyectos de Xcode, hasta aprender algo de C++, las mejores prácticas de git y mucho más. Más sustancialmente, he aprendido sobre el desarrollo en un entorno de equipo, incluida la importancia de la comunicación, la escritura de código teniendo en cuenta la legibilidad, así como todo el proceso de ideación y creatividad.

¿Qué os espera a los tres?

AS: Estas prácticas han consolidado mi amor por la ingeniería de software y el aprendizaje automático. He tenido la oportunidad de ver lo poderosa que es la informática y lo mucho que hay por aprender.

KW: He disfrutado mucho codificando con la intención de servir a los usuarios y crear la experiencia más agradable para ellos. En el futuro, espero seguir aplicando mis conocimientos de informática para ayudar a crear productos significativos y emocionantes.

SGS: A lo largo de mis prácticas, me ha encantado cuando he tenido autonomía para idear y desarrollar una experiencia/flujo de trabajo. Me gusta mucho pensar en la experiencia del usuario cuando desarrollo mis propias ideas, y espero poder aplicar este pensamiento cuando intente desarrollar mis propias aplicaciones en el futuro.

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