Celina Lee, CEO e Co-Fundadora da Zindi – Série de Entrevistas

Celina Lee é a CEO e co-fundadora da Zindi, a maior rede profissional de cientistas de dados da África.

Celina tem uma paixão por liberar o poder dos dados para o bem social. Celina tem um histórico comprovado de liderança de pensamento na interseção entre dados e desenvolvimento e desempenhou papéis centrais nos lançamentos de plataformas globais, incluindo a Alliance for Financial Inclusion, insight2impact e agora Zindi. O trabalho de Celina abrangeu amplamente os setores privado e público e várias áreas de desenvolvimento, incluindo inclusão financeira, desenvolvimento de micro e pequenas empresas, desenvolvimento de sistemas de mercado, gênero, mudanças climáticas e saúde pública. Ela morou e trabalhou em países da Ásia, América Latina e África Subsaariana.

O que inicialmente a atraiu para a ciência da computação e a matemática aplicada?

Minha vida toda eu gostei de matemática. Quando eu aprendi sobre o programa de matemática aplicada, isso simplesmente fez sentido para mim, porque eu aprecio como os dados e a matemática se traduzem em aplicações do mundo real. O que eu gosto de trabalhar com dados é que os dados têm uma história para contar. Os dados podem ser tremendamente impactantes, mas apenas se você os colocar nas mãos certas. É mágico.

Quais são alguns dos desafios únicos de implementar soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina na África?

Um desafio é que os conjuntos de dados podem ser escassos. Por exemplo, se você estiver trabalhando em problemas de processamento de linguagem natural em línguas africanas locais, algumas línguas têm apenas milhares de falantes nativos; algumas nem sequer são escritas. Você não tem a abundância de dados que você tem para o inglês, por exemplo. Mas a natureza do desafio é exatamente o que torna as soluções ainda mais importantes e impactantes.

Quando você inicialmente concebeu o conceito por trás do crowdsourcing de soluções de dados?

Eu aprendi sobre Kaggle muitos anos atrás, quando eu estava em São Francisco, quando era uma startup. O conceito de ter a multidão construir soluções de dados para organizações ressoou comigo. Mas eu vi uma lacuna nisso, pois os conjuntos de dados e problemas eram claramente originados de grandes empresas corporativas, principalmente americanas, e os participantes também eram principalmente do “mundo desenvolvido”. Eu trabalhei por muitos anos em dados no setor de desenvolvimento internacional. Eu vi uma oportunidade para resolver problemas para, e por, outras regiões também.

Nos primeiros dias após o lançamento, a plataforma travou porque a Zindi teve muitos cadastros. Você ficou surpresa com a rapidez com que isso foi adotado pela comunidade?

Eu fiquei surpresa, mas não chocada. Nós claramente não antecipamos a quantidade de tráfego que teríamos nos primeiros dias, ou então não teria travado! Mas eu sabia que havia uma demanda no mercado entre os jovens cientistas de dados africanos e aspirantes a cientistas de dados por esse tipo de plataforma. Jovens pessoas no continente são ambiciosas, energéticas e inovadoras. Eles farão o trabalho, e eles tornarão qualquer coisa possível. Então, eu não fiquei chocada que um espaço online como a Zindi imediatamente ressoou. Na Zindi, eles podem se conectar com outras pessoas com mentes semelhantes de todo o continente e do mundo, eles podem construir novas habilidades, crescer seus próprios perfis e portfólio, e eles podem obter empregos. Além disso, eu notaria que as pessoas se orgulhavam muito do fato de que essa era uma plataforma africana hospedando conjuntos de dados e problemas africanos. Como um cientista de dados me disse, na Zindi ela encontrou um lar.

A DeepMind lançou uma competição na plataforma há cerca de um ano, o que foi essa competição?

A competição da DeepMind foi para desenvolver modelos de aprendizado profundo para identificar tartarugas marinhas usando os padrões únicos em seus rostos. Os padrões geométricos nos rostos das tartarugas marinhas são como impressões digitais. Mas não há uma grande quantidade de imagens de close-up e fora d’água de rostos de tartarugas marinhas. Nós trabalhamos com a Local Ocean Conservation, uma organização sem fins lucrativos local no Quênia, que tinha uma coleção de milhares de imagens coletadas ao longo de 10 anos de trabalho no campo da conservação de tartarugas marinhas.

A importância desses modelos de IA é que eles podem eliminar a necessidade de etiquetas físicas, que podem ser caras, pouco confiáveis (porque caem ou são danificadas) e podem ser perigosas para a saúde das tartarugas marinhas. Nós tivemos mais de 700 participantes trabalhando nesse problema. E as soluções são de código aberto, e outras organizações sem fins lucrativos estão atualmente trabalhando para desenvolver aplicações móveis baseadas nos algoritmos resultantes.

Quais são alguns exemplos de outros desafios que foram lançados na plataforma?

Nós executamos mais de 300 desafios na plataforma Zindi. Esses desafios variam em muitas indústrias diferentes, áreas técnicas e complexidade! O que é emocionante é que todos são aplicações do mundo real de IA e ciência de dados, principalmente na África.

Para citar alguns: Usando aprendizado de máquina para prever níveis de poluição do ar em Kampala, prever níveis de consumo de energia de redes 5G, identificar deslizamentos de terra usando imagens de satélite, corrigir localizações de GPS irregulares e defeituosas para um aplicativo de fitness no Egito, identificar palavras relacionadas à agricultura em Luganda (uma língua local em Uganda) no rádio, medir biomassa na Costa do Marfim usando dados de satélite.

A lista continua! Você pode verificar todos aqui.

Em média, quantos cientistas de dados trabalham em um problema listado, e quão bem-sucedidas são as empresas em resolver os desafios que são listados?

Geralmente entre 500 e 1000, ou às vezes mais, trabalharão em um problema dado na plataforma. Isso depende da complexidade do problema e da quantidade de prêmio em dinheiro oferecida. Nós distribuímos um total de mais de $500.000 USD para cientistas de dados vencedores na comunidade Zindi.

Nós tivemos uma série de histórias de sucesso ao longo dos anos. Por exemplo, a Zimnat, a maior empresa de seguros do Zimbábue, obteve algoritmos de aprendizado de máquina que ela obteve de sua competição na Zindi para prever quais clientes eram mais prováveis de abandonar (parar de pagar e sair do sistema). Eles incorporaram esses modelos em seu painel de atendimento ao cliente, o que permitiu que eles reduzissem a perda de clientes em 30% naquele ano! A Zimnat também contratou um dos principais cientistas de dados do Zimbábue.

As empresas possuem a propriedade intelectual das três principais soluções. Além dos modelos em si, as empresas realmente valorizam ter centenas de pessoas inteligentes trabalhando em seus problemas. É uma maneira de testar novas ideias, terceirizar problemas que suas equipes internas não têm tempo ou capacidade técnica para trabalhar, ou frequentemente o que é mais valioso é apenas ter uma injeção de novas ideias e perspectivas.

Pode discutir como a Zindi então conecta cientistas de dados com empresas após a competição estar encerrada?

Há um total de 70.000 usuários (praticantes de dados e IA) registrados na Zindi de todo o mundo, e 52 dos 54 países da África. Aproximadamente 50% de nossos usuários estão na universidade; 85% têm um diploma universitário ou estão trabalhando para obtê-lo, e 28% são mulheres. Nosso objetivo é tornar a IA e a ciência de dados acessíveis a todos.

Todos os meses, aproximadamente 6.000 estão ativos na plataforma. Isso significa que eles estão entrando e trabalhando em competições, lendo blogs de aprendizado, mensagens nos fóruns de discussão, mensagens diretas com amigos ou aplicando para empregos.

Toda vez que um cientista de dados entra em uma competição, posta no fórum de discussão ou se junta a uma equipe, essa atividade é adicionada ao seu perfil Zindi. O perfil Zindi se torna seu currículo vivo e sua prova de trabalho.

Nós ajudamos as empresas a contratar cientistas de dados e construir seu pipeline de talentos de várias maneiras. Nós oferecemos assinaturas corporativas para a Zindi, que permitem que as empresas acessem benefícios, incluindo executar competições na Zindi, onde elas possuem a propriedade intelectual das três principais soluções, e elas também podem contratar diretamente do leaderboard de sua competição. Elas também recebem uma conta para a Zindi Talent Search, que permite que os empregadores potenciais procurem perfis Zindi e identifiquem e contratem candidatos com base em seu desempenho real em diferentes tipos de problemas do mundo real, ou seja, as competições.

Qual é sua visão para o futuro da Zindi?

Minha visão para o futuro é que a Zindi seja reconhecida como o pipeline mais importante de milhões de talentos de dados e IA descobertos e diversificados de todo o mundo. Todo aspirante a cientista de dados e IA saberá que deve vir para a Zindi. A plataforma Zindi é um lugar onde, independentemente de seu background, eles sabem que podem construir suas habilidades, se conectar com mentores e pares para ajudá-los em sua jornada, criar um perfil que mostre suas capacidades e ofereça oportunidades de carreira.

E toda empresa precisará de sua assinatura Zindi para permanecer à frente da concorrência, porque em alguns anos, toda empresa estará competindo na qualidade de suas capacidades de ciência de dados e IA.

Nós atualmente prometemos a todos os Zindians na plataforma que mudaremos sua vida se eles nos permitirem. Nós já vimos muitos jovens que começaram na Zindi, lutando para carregar seu arquivo CSV, e um ou dois anos depois, após entrar em várias competições na Zindi, engajar-se nos fóruns de discussão e formar equipes com diferentes pessoas, eles conseguem empregos incríveis porque das habilidades e reputação que construíram na Zindi.

Obrigada pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Zindi.