Federico
Federico está terminando la Licenciatura en Matemáticas. Trabaja en una empresa tecnológica mediana Latinoamericana desde hace 18 meses como machine learning engineer. Hizo una diplomatura en Ciencias de Datos en una universidad pública de Uruguay. Además trabajó 1 año en una empresa chilena multinacional, primero como analista de datos y luego como machine learning engineer.
Es un enamorado de los modelos de machine learning. Admira a los protagonistas del resurgimiento de la inteligencia artificial y cree que la IA puede ser la solución a muchos de los problemas de la humanidad. Piensa que lo importante es que las decisiones de cómo desarrollar estas soluciones las tome gente inteligente. No disfruta de limpiar y analizar datos y piensa que la intuición sobre el problema la tienen que tener otras personas. No le gusta hacer análisis de error de los modelos que entrena. De hecho, le parece que modificar los datos de entrenamiento es hacer trampa, incluso aunque tengan errores.
Dice que le preocupa el impacto social de su trabajo aunque le cuesta creer que los modelos de machine learning puedan hacer daño. Le gusta programar, es vegano y cree profundamente en la justicia social. Le interesa aprender sobre las culturas originarias de América y en particular de Argentina y sobre sus idiomas.
Tiene conocimientos sólidos de aprendizaje profundo. Entiende los fundamentos matemáticos de los algoritmos y trabaja muy bien en equipo programando proyectos de machine learning. Le gusta programar en Python y en Pytorch y siempre usa la última versión de todas las librerías. Aprendió a programar en Python por su cuenta porque en la universidad le enseñaban C. Programa al menos 3 horas por día ya sea por su trabajo o por diversión programando algoritmos que resuelven acertijos.
Viene al Taller de Ética e Impactos Sociales de la IA porque quiere entender mejor los problemas éticos que pueden surgir en su trabajo y quiere poder proponer medidas para minimizarlos o prevenirlos. Por ejemplo, quiere aprender a identificar y mitigar problemas de discriminación en los datos. También quiere desarrollar algoritmos que sean transparentes y justos, aunque no logra dar un ejemplo concreto de estos conceptos. Federico desea aplicar ética en su trabajo diario para contribuir a crear soluciones de aprendizaje automático responsables y sostenibles. Esto podría incluir colaborar con otros departamentos de la empresa donde trabaja para evaluar si los productos de aprendizaje automático cumplen con las políticas de la compañía en materia de ética.
