Naveed Ahmed Janvekar – Geek en la parte superior | “El éxito es como una escalera y nadie ha subido nunca una escalera con las manos en los bolsillos”

Geek on the top se trata de historias de éxito de Geeks que trabajan duro para alcanzar sus objetivos y son la inspiración para otros geeks.

Hoy les traemos la historia de Naveed Ahmed Janvekar, quien actualmente trabaja como científico de datos sénior en Amazon en una de las empresas de tecnología líderes en el mundo: Amazon. Dirige los programas de prevención de abusos para Amazon utilizando Data Science y Machine Learning. Ha implementado con éxito varias metodologías de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas para detectar millones de productos, vendedores y clientes abusivos que violan las políticas de Amazon y, por lo tanto, permiten una experiencia de compra agradable para los clientes en los EE. UU. y otras partes del mundo. Con un espacio en evolución como el abuso, Naveed ha podido construir sistemas robustos de aprendizaje automático que se adaptan rápidamente a los cambios y funcionan con un rendimiento óptimo. Sus áreas de investigación actuales se encuentran en el espacio de Modelado gráfico, Detección de amenazas emergentes,
 

En su tiempo libre le gusta viajar y hacer Fitness.

Una cita por la que vive es:

“El éxito es como una escalera y nadie ha subido nunca una escalera con las manos en los bolsillos” — Zig Ziglar

Conozcámoslo un poco más e inspirémonos en su viaje.

¿Qué haces en Amazon? ¿Qué se siente recibir una oferta tan buena?

Trabajo en la implementación de un modelo de Machine Learning que previene el abuso en el mercado de terceros de Amazon. Mi trabajo diario consiste en crear una hoja de ruta de ciencia de datos para mi equipo, obtener los datos necesarios para modelos de aprendizaje automático, ingeniería de características, reuniones con partes interesadas como gerentes de productos y colaborar con otros científicos dentro de la empresa.

Se siente genial ser parte de una gran empresa de tecnología como Amazon. Muchos problemas interesantes y desafiantes deben resolverse a escala.

¿Cuál fue su viaje a su puesto actual? ¿Cómo te reclutaron?

Después de completar mi Licenciatura en Ingeniería, trabajé en Fidelity Investments durante aproximadamente un año y luego me mudé a los EE. UU. para obtener mi Maestría. Durante mi curso en la Universidad de Texas en Dallas, me ofrecieron una pasantía de verano en una empresa nueva con sede en Boston llamada Nanigans. Una vez que me gradué con una maestría, recibí una oferta de tiempo completo en KPMG, donde trabajé como desarrollador de inteligencia comercial durante aproximadamente un año. Luego apliqué a un par de puestos en Amazon que coincidían con mis intereses y habilidades y pude descifrar la entrevista en Amazon.

¿Cómo te preparaste para las entrevistas? ¿Cómo te ayudó GeeksforGeeks en tu viaje?

Me concentré en el conjunto de habilidades necesarias requeridas para el rol de análisis/ciencia de datos que incluye SQL, aprendizaje automático: programación Python supervisada, no supervisada y, junto con las habilidades técnicas, también me concentré en poder hablar de manera efectiva sobre mis proyectos anteriores en términos de cómo impactantes fueron. GFG fue muy útil con su contenido en todas estas áreas diferentes, por lo que pude aprender y practicar.

Cuéntanos algo sobre ti, que nos pueda sorprender

Bueno, esa sería una pregunta para romper el hielo  . Se
me ocurren estrategias de inversión financiera respaldadas por la ciencia de datos. Todavía en la fase de experimentación, pero esto es algo que estoy haciendo en mi interés. Es un proyecto interesante en el que estoy trabajando actualmente.

¿Qué será eso que te gustaría decirle a tu yo del pasado?

Hacer un diario de los errores que pude haber cometido en el pasado y asegurarme de no repetir los mismos errores una y otra vez. De hecho, ayuda a controlar los errores que cometemos y aprender de ellos. 

Además, una cosa más que me gustaría decirle a mi yo del pasado sería involucrarme más en la investigación desde el principio de mi profesión. En general, la mayoría de nosotros cometemos el error de no investigar sobre las últimas tecnologías, actualizaciones, idiomas, etc. Creo que todos los codificadores deberían estar completamente activos en esta área desde los primeros años de comenzar su viaje como codificadores.

¿Consejos que le gustaría compartir con nosotros en función de su experiencia en entrevistas con las principales empresas de tecnología?

Sea lo mejor que pueda, sea sereno, estructure sus respuestas y concéntrese en transmitir el valor que aporta con su candidatura.
Para ser tu mejor yo, todo lo que necesitas hacer es descubrir quién eres realmente, maximizar tus fortalezas y trabajar en tus debilidades. 
A través de la entrevista, obtiene una excelente oportunidad para convencer al empleador de por qué es el mejor candidato para ese trabajo en particular. Entonces, ¡haz lo mejor que puedas!

¿Qué sugerencias tiene para un principiante que quiera convertirse en científico de datos?

Participe en competencias de ciencia de datos, participe en investigaciones y publicaciones, invente tecnología relacionada con la ciencia de datos. Concéntrese en los problemas comerciales tanto como lo haría con la tecnología. Como científicos de datos, estamos en la intersección de la tecnología y los negocios. Además, sé un comunicador eficaz.

¿Algún desafío importante que haya enfrentado durante su viaje para convertirse en científico de datos y cómo lo superó?

El principal desafío que enfrenté durante mi viaje fue poder obtener los datos correctos para resolver problemas comerciales, diseñar características relevantes para el modelo de aprendizaje automático. Mejoré con el tiempo pasando más tiempo con las partes interesadas del negocio, entendiendo la causa raíz de un problema que me ayudó a manipular los datos de una manera que era más útil para los modelos de aprendizaje automático. Todos enfrentamos desafíos en nuestros trabajos, ¿no es así? Todo lo que tenemos que hacer es no perder la esperanza e inteligentemente con paciencia analizar los problemas y abordarlos.

¿Tienes algún consejo para los aspirantes a amazonianos?

Mi sugerencia sería, en general, que los candidatos que aspiren a entrar en la gran tecnología se centren en crear su cartera técnica: proyectos valiosos, conocer los detalles de las implementaciones técnicas y poder construir narrativas en torno a sus proyectos. Los proyectos en los que ha trabajado son una muy buena manera de mostrar sus habilidades a posibles empleadores y las posibilidades de que usted o su currículum sean preseleccionados sin duda aumentarán.
 

Nota del editor: Las opiniones expresadas en este artículo son únicamente del Sr. Naveed Ahmed Janvekar y no expresan los puntos de vista ni las opiniones de su empleador.

Naveed puede ser contactado en LinkedIn

¿Quieres convertirte en un científico de datos? Este artículo puede ayudarlo a conocer la hoja de ruta completa para convertirse en un científico de datos

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