Conheça nossos estagiários de engenharia de software de comércio
O Microblink Commerce Suite permite que marcas e varejistas reimaginem a maneira como interagem com os consumidores, aproveitando o maior catálogo de produtos do mundo para dar vida aos itens de varejo e proporcionar aos compradores a experiência de compra personalizada que eles esperam e exigem. Todos os anos, nossa tecnologia Al-powered transforma mais de 3 bilhões de recibos em insights em tempo real que alimentam programas de fidelidade, estratégias de promoção e pesquisas de mercado.
Neste verão, nossa equipe de Engenharia de Comércio teve a sorte de contar com a presença de Aarushi Singh, Katherine Wang e Santiago Garcia Santos, três estudantes do Programa de M & T da Penn e engenheiros de software! Entre o trabalho nos escritórios do Brooklyn, em Nova York, e de Zagreb, na Croácia, conversamos com eles sobre como descobriram o Microblink, os projetos em que trabalharam e o que pensam sobre o futuro do Commerce powered by Microblink.
Você pode falar um pouco sobre você e como descobriu o Microblink?
Aarushi Singh: Estou cursando o primeiro ano de Ciência da Computação e Finanças na Penn. Tenho interesse em aprendizado de máquina, portanto, ver como uma equipe de pesquisadores de aprendizado de máquina aborda um problema do início ao fim – criando conjuntos de dados, treinando modelos e avaliando a precisão – tem sido uma ótima experiência! Descobri o estágio em engenharia de software por meio de uma publicação feita no site de ex-alunos do programa M&T. (Nota do editor: Danny Panzer, vice-presidente de engenharia da Commerce, é um ex-aluno!) Adorei a empolgação dos aplicativos de ML da Microblink, especialmente em um momento em que é tão difícil inovar no espaço devido à alta saturação. Todos os projetos de estágio pareciam não apenas interessantes, mas também importantes para a empresa, em vez de serem apenas trabalhos de rotina.
Katherine Wang: Estou cursando o segundo ano de Ciência da Computação e Análise de Negócios. Fiquei muito empolgada com a forma como a empresa utiliza o ML para fazer um trabalho significativo em diferentes setores. Enquanto estava recrutando para o estágio e conversando com as pessoas no Microblink, pude ver como todos eram dedicados à missão da empresa e como eram apaixonados pelos produtos!
Santiago Garcia Santos: Também estou cursando o segundo ano do ensino médio, com especialização dupla em Ciência da Computação e Finanças. Nos últimos anos, passei a me interessar bastante por desenvolvimento de aplicativos e engenharia de software em geral, por isso, quando vi as oportunidades de estágio na Microblink, sabia que tinha que entrar em contato. Fiquei entusiasmado com a possibilidade de trabalhar com os modelos de ML de ponta da Microblinke aplicá-los em experiências de AR para aplicativos móveis.
Você poderia descrever os projetos em que cada um de vocês tem trabalhado neste verão?
AS: Estou trabalhando no treinamento de um modelo para ler descrições abreviadas de recibos e traduzi-las em nomes completos de produtos, inclusive trabalhando para criar os conjuntos de dados de verdade que estamos usando para treinar nossos modelos. Também mergulhei no campo do processamento de linguagem natural, especificamente na tradução automática neural, e aprendi muito sobre as arquiteturas de modelos de última geração nesse campo. No momento, estou testando diferentes estruturas de tradução automática e treinando modelos em cada uma delas para ver qual apresenta os melhores resultados!
KW: Estou trabalhando em um aplicativo de costura de imagens para Android que permite que os usuários escaneiem prateleiras grandes ou recibos longos e costurem os quadros capturados. No caso de escaneamento de prateleiras, ele detectará os produtos e suas localizações. Essa foi a primeira vez que desenvolvi um aplicativo para Android, portanto, havia muito o que aprender! Além de aprender os fundamentos do desenvolvimento para Android, também me familiarizei com os princípios de visão computacional e com o OpenCV (uma das maiores bibliotecas de visão computacional).
SGS: Tivemos muita flexibilidade ao escolher nossos projetos para o verão, então escolhi aproveitar minha experiência anterior em desenvolvimento iOS para ajudar a desenvolver um aplicativo iOS capaz de executar nossos modelos ML de reconhecimento de produtos no dispositivo. Usei esse recurso para criar uma experiência mais amigável e interativa para as equipes de coleta de dados no local, o que é fundamental para aprimorar continuamente nossos modelos para obter um melhor desempenho.
Você passou algum tempo com o conjunto de produtos Commerce. O que mais empolga você em relação ao trabalho da equipe?
AS: Tenho trabalhado para aprimorar a parte de inteligência de produtos da nossa suíte Commerce, portanto, posso ser tendencioso, mas o que mais me entusiasma é aprimorar nossos sistemas atuais para que se tornem os melhores do setor! A digitalização de recibos e a inteligência de produtos são fundamentais para a proposta de valor central da Microblinke tem sido empolgante observar como estamos melhorando constantemente nossa precisão em cada etapa do pipeline, desde o reconhecimento de caracteres até a conexão dos nomes digitalizados aos produtos.
KW: Estou muito animado com o aplicativo de descoberta na loja em que a Microblink está trabalhando e como eles estão integrando ML e Realidade Aumentada para revolucionar o futuro das compras de supermercado. Há uma grande oportunidade de digitalizar partes do processo de compras de supermercado e criar experiências ainda melhores para os clientes.
SGS: Tive a sorte de trabalhar bem de perto com algumas das inovações de ML da Microblink, experimentando a velocidade e a precisão ao implementá-las em meus próprios projetos. Do ponto de vista técnico, realmente acho que a aplicação disso em AR tem o potencial de ser o desenvolvimento mais empolgante para a equipe de comércio, inovando verdadeiramente a experiência de compras na loja. Nos próximos anos, acho que a AR começará a se tornar cada vez mais central na forma como as pessoas interagem com o mundo.
Qual foi o ponto alto de sua experiência de estágio? Alguma coisa surpreendeu você?
AS: Além de aprender muitas habilidades práticas sobre como arquitetar e treinar modelos, o destaque da minha experiência foi, sem dúvida, ver como uma startup de tecnologia funciona por dentro. Adoro as chamadas semanais com toda a nossa equipe de Engenharia de Comércio, onde posso ouvir todos os projetos interessantes em que todos estão trabalhando e ver como eles se encaixam no panorama geral da empresa. Uma coisa que me surpreendeu foi a rapidez com que tudo acontece! Podemos abordar um problema e ter um novo produto ou modelo para resolvê-lo implantado em apenas algumas semanas, tudo graças às equipes de engenharia talentosas e ágeis.
KW: Honestamente, houve muitos destaques durante meu tempo em Microblink! Todos aqui são muito acolhedores e solidários, e é incrível ver todo o trabalho árduo, a motivação e a paixão necessárias para o sucesso de uma empresa. Gostei muito de aprender em um ambiente de trabalho tão acelerado. Posso ver em que todos os outros engenheiros estão trabalhando e é realmente inspirador ouvir sobre as ferramentas, os aplicativos e os projetos legais e inovadores que eles estão desenvolvendo atualmente. Fiquei realmente surpreso e impressionado com o quanto cada indivíduo está fazendo pela empresa em termos de escopo e como eles podem causar um impacto tão grande nos produtos que o Microblink tem a oferecer.
SGS: Devo dizer que o ponto alto foi a equipe de pessoas incrivelmente solidárias, acolhedoras e prestativas que encontrei. No início, eu estava um pouco apreensivo para pedir a ajuda que precisava para começar a trabalhar, mas logo vi como todos estavam dispostos a ajudar. Algo que me pareceu muito especial na experiência de trabalhar em uma start-up de IA em crescimento foi o quanto o escritório é aberto e conectado, incluindo a possibilidade de conversar diretamente com executivos, engenheiros e outros.
Qual foi a principal lição que você tirou do estágio?
AS: Acho que minha maior lição foi aprender sobre os modelos de aprendizado de máquina em minha área. Aprendi muito sobre as arquiteturas dos modelos, o que os torna tão eficazes e como implementá-los. A equipe com a qual trabalho é muito bem informada sobre ML e conseguiu me enviar muitos artigos de pesquisa úteis e responder às minhas perguntas.
KW: A ciência da computação é um campo enorme, que muda rapidamente, e não importa o quanto você se esforce, nunca aprenderá tudo. Aprendi que não há problema (e é muito normal!) não saber tudo – o mais importante é meu entusiasmo em aprender algo novo todos os dias. Definitivamente, melhorei em descobrir como abordar uma tarefa aparentemente assustadora. Durante meu estágio, também achei muito valiosa a colaboração com meus colegas engenheiros. Aarushi, Santiago e eu estávamos trabalhando com ferramentas muito diferentes, mas sempre adoro saber no que eles estão trabalhando!
SGS: Todos os dias estou aprendendo constantemente muitas coisas diferentes, desde os meandros das configurações do Xcode Project até aprender um pouco de C++, práticas recomendadas do git e muito mais. Mais substancialmente, aprendi a desenvolver em um ambiente de equipe, incluindo a importância da comunicação, escrever código com legibilidade em mente, bem como todo o processo criativo e de ideação.
O que vem por aí para vocês três?
AS: Este estágio solidificou meu amor pela engenharia de software e pelo aprendizado de máquina. Tive a chance de ver o quanto a ciência da computação é poderosa e o quanto há para aprender.
KW: Gostei muito de programar com a intenção de atender aos usuários e criar a experiência mais agradável para eles. No futuro, espero continuar aplicando minha formação em ciência da computação para ajudar a criar produtos significativos e interessantes!
SGS: Ao longo do meu estágio, adorei quando tive autonomia para idealizar e desenvolver uma experiência/fluxo de trabalho. Gosto muito de pensar na experiência do usuário ao desenvolver minhas próprias ideias e espero poder aplicar esse pensamento ao tentar desenvolver meus próprios aplicativos no futuro.
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