Matías Coustasse estudió Ingeniería Civil Industrial con minor en Business Analytics en la Universidad Adolfo Ibáñez y, posteriormente, un Magíster en Ingeniería Industrial e Investigación de Operaciones (MIIIO) en la misma casa de estudios donde fue distinguido con el reconocimiento Adolfo Ibáñez Boggiano, como el mejor graduado de magíster.

Actualmente, se desarrolla como data scientist en Walmart y asegura que “sin duda es un buen puesto para futuros egresados de ingeniería”. Además, reconoce que “la UAI me otorgó una gran base, principalmente gracias a que nuestra universidad fue providente y se adelantó a lo que venía”.

— ¿Cuánto llevas en Walmart, partiste en ese cargo? ¿Cómo ha sido la experiencia?

Al salir de la universidad en agosto del año pasado comenzó mi carrera profesional como data scientist, primero en la Asociación Chilena de Seguridad (ACHS) tras haber realizado mi tesis de magister con ellos.

En marzo de este año me cambié a Walmart bajo el mismo cargo y esta nueva experiencia ha sido extraordinaria. He sido testigo de la constante transformación de Walmart, la que se enfoca en la tecnología e innovación, lo que a mí me apasiona. Por otro lado, respecto a lo que personalmente más me ha gustado, se me viene a la mente la libertad que hay para levantar iniciativas y luego ser reconocido por estas.

— ¿Cuáles son las funciones de un data scientist? ¿Es un buen puesto para los futuros egresados de ingeniería?

Antes de partir con las funciones, hay que tener en cuenta que un data scientist tiene como objetivo generar valor a partir de los datos. En ese sentido, si tuviera que definir las funciones principales del cargo, estás serían dos. La primera, analizar problemáticas y procesos de la organización desde un punto de vista exploratorio, con el fin de encontrar valor de forma rápida y temprana. La segunda, diseñar y desarrollar productos/soluciones analíticas a través de modelos estadísticos, machine learning, entre otros.

Con respecto a la segunda pregunta, sin duda, que es un buen puesto para futuros egresados de ingeniería, principalmente por dos razones: por el perfil de mercado que se busca; y por el ‘career path’ que este puesto conlleva. En relación al primer punto, un egresado de ingeniería estaría capacitado para ello, puesto que este tendría desde la perspectiva profesional y curricular la simbiosis necesaria entre conocimientos técnicos (matemáticas, estadística y programación) y habilidades personales como curiosidad intelectual, comunicación efectiva y conocimiento del negocio. Por lo que atañe al segundo punto, el ‘career path’ es extremadamente atractivo, ya que a lo largo de la carrera es posible desarrollarse profesionalmente tanto como manager o especialista dentro de un amplio abanico de posibilidades (machine learning engineer, deep learning, etc).

-¿Por qué es importante abordar la transformación digital y la ciencia de datos en la industria? ¿Crees que es un área relevante para los futuros egresados y los actuales ingenieros?

Hoy en día ser una organización ‘data-driven’ está siendo una de las mayores ventajas competitivas en la industria. Es por esto que es totalmente necesario abordar una estrategia de transformación digital y posteriormente, el desarrollar un área de analítica avanzada. Así pues, pese a que se vea atractivo tener y utilizar modelos de Machine Learning, es importante enfocarse en la recolección, trabajo y análisis de los datos. En otras palabras, la primera inversión no debería ser contratar un equipo de Data Scientists, sino que invertir en disponibilizar y asegurar la calidad de los datos de la compañía.

Con respecto a la segunda pregunta que me haces, la ciencia de datos es y seguirá siendo un área relevante para futuros egresados. En efecto, ha disminuido el costo de almacenamiento y de procesamiento de datos, lo que ha permitido que haya ido aumentando la cantidad de empresas que se reorientan hacía la recopilación y uso de sus datos.

– ¿Cómo influyó la UAI en tus aprendizajes y en tu trayectoria académica y profesional?

La UAI me otorgó una gran base, principalmente, gracias a que nuestra universidad fue providente y se adelantó a lo que venía. En ese sentido, el año 2016 en el cual entré a la universidad, se llevó a efecto un fuerte cambio en la malla curricular. Por ende, tuve la oportunidad de elegir el minor en Business Analytics, con un fuerte enfoque en bases de datos, algoritmos y ciencia de datos. Pero no fue hasta la realización de mi tesis de Magíster (MIIIO) que tome la decisión de enfocarme y especializarme en Machine Learning. Vale destacar que en este proceso mis profesores guía, Sebastián Moreno y Wilfredo Yushimito, fueron fundamentales.

— ¿Crees que la UAI es una buena universidad en el caso de tu carrera? ¿Qué es lo que más valoras?

Sí, creo que la UAI es una muy buena universidad para estudiar Ingeniería Civil Industrial. Lo que más valoro es que la carrera tiene un balance único entre lo técnico y humanista, generando profesionales muy completos.

En ese sentido, recomienda a alumnos y exalumnos de la FIC “que tengan interés en Data Science y/o dudas con las que los pueda ayudar, no duden en conectar conmigo a través de Linkedin para conversar”.