Sacar el máximo provecho de los datos de open finance es nuestra prioridad en Belvo, y para ello contamos con el trabajo de nuestros científicos de datos.
Mediante la creación de algoritmos y la interpretación de los datos, podemos desarrollar herramientas de enriquecimiento que ayuden a nuestros clientes a extraer información valiosa de los datos en bruto y convertirla en mejores soluciones para sus clientes, desde el otorgamiento de créditos hasta la toma de mejores decisiones financieras con la ayuda de productos de gestión de finanzas personales.
María, que es Data Science Associate en el equipo de Enrichment, empezó en la empresa como becaria en 2020 y ahora ayuda al equipo a hacer crecer nuestras soluciones de enriquecimiento. Aquí, nos cuenta un poco sobre sus días en Belvo y el trabajo de su equipo.
1. ¿Qué haces en Belvo?
Soy Data Science Associate. Trabajo con mi equipo, Enrichment, para desarrollar algoritmos que puedan extraer conocimientos de los datos, que no se proporcionan de forma agregada o directa. Por ejemplo, tenemos algoritmos que categorizan las transacciones, detectan ingresos y/o gastos recurrentes, etc.
2. ¿Puedes describir la misión de tu equipo y sus responsabilidades diarias?
Nuestra misión es ayudar a nuestros clientes a que otorguen crédito e impulsen un comportamiento financiero más inteligente. Eso se consigue mediante nuestras soluciones de enriquecimiento que aportan valor a los datos de forma inteligente a través de nuestros algoritmos.
Colaboramos con muchos equipos, como la mayoría de los desarrolladores. Por ejemplo, también trabajamos con Producto para que nuestras soluciones encajen en el mercado, colaboramos con Customer Success para ayudar a los clientes que quieran categorizar una transacción específica de una manera concreta, por lo que adaptamos nuestros algoritmos… Somos bastante híbridos en ese sentido.
3. ¿Cuál es el stack que utiliza tu equipo?
Programamos en Python y nuestro framework web es Django.
4. ¿Cómo funciona tu equipo?
Somos un equipo cohesionado y multidisciplinario en el que cada uno aporta su perspectiva y sus contribuciones. Normalmente tenemos una reunión al día en la que comentamos lo que estamos trabajando en ese momento, pero también programamos reuniones para comparar resultados de investigaciones de funcionalidades, organizar el sprint, etc.
Y, por supuesto, si alguien necesita ayuda, nos ponemos en contacto para desbloquearnos mutuamente y conocer diferentes perspectivas.
5. ¿Dónde se encuentra tu equipo y cómo te sincronizas con él?
Somos un equipo bastante distribuido. Ahora mismo somos cuatro en España, pero ubicados en Madrid, Barcelona y Mallorca; y dos en Brasil, ubicados en Recife y Campinas.
Esta configuración te permite trabajar con profesionales realmente brillantes y capaces sin importar el lugar en el que te encuentres, no sólo aprendes de personas increíbles sino también de sus culturas y vidas.
Por otro lado, hay que adaptarse a diferentes husos horarios, pero mientras la comunicación dentro del equipo sea buena, no hay problema con eso. Para ello, contamos con herramientas y metodologías que nos permiten tener una comunicación sincrónica y asincrónica.
6. ¿Cómo te relacionas con tu equipo?
Aunque no estemos físicamente juntos, nuestro equipo tiene un buen vínculo: nos tomamos cafés a distancia y tenemos un espacio de tiempo reservado de vez en cuando para charlar o jugar a algún juego juntos… Personalmente soy la reina del equipo del Pictionary, así que ya ves que en Belvo es totalmente cierto que somos amantes de la diversión.
7. ¿Qué es lo que más te gusta de trabajar en Belvo?
Definitivamente, WFAO (Work From Any Office). Creo que viajar es mi pasatiempo favorito (y el más caro). Poder ir a otros lugares del mundo para conocer a tus compañeros de equipo, a gente con la que has trabajado online pero que nunca has visto en la vida real mientras haces tu trabajo, y disfrutar de los placeres de viajar al mismo tiempo es definitivamente algo que aprecio mucho y a lo que le tengo cariño.
8. ¿Dónde te ves dentro de tres años?
Quiero explorar todas las posibilidades, así que ahora mismo no puedo decidir si quiero ser gerente o colaborador individual a largo plazo. Sin embargo, sí sé que definitivamente quiero seguir trabajando en Data Science y Machine Learning.
Además, me gustaría ver más mujeres en todos los campos tecnológicos. Actualmente, estamos trabajando para conseguir un lugar de trabajo más equilibrado e igualitario, y espero que dentro de tres años esté trabajando codo con codo con más mujeres y no sienta la brecha.
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