La tecnología impregna nuestra vida diaria, desde las plataformas de compras en línea que utilizamos hasta los asistentes inteligentes que nos recuerdan cuántas cucharaditas hay en una cucharada. El uso ubicuo de la tecnología conlleva una enorme cantidad de datos que las empresas pueden utilizar para generar valiosos conocimientos empresariales. Pero si bien los datos sin procesar están disponibles para ser utilizados, se necesita un científico de datos capacitado y con mucha experiencia para ayudar a las empresas a utilizarlos.
A los científicos de datos les gusta Nitish Gaddam aproveche técnicas de vanguardia para analizar conjuntos de datos grandes y complejos mientras crea modelos de aprendizaje automático capaces de impulsar una toma de decisiones informada y basada en datos. Como alguien cuyo amor por la tecnología se remonta a su primera Nintendo 64, Gaddam ha tenido toda una vida de experiencia jugando con computadoras y otros dispositivos. Es este amor por la tecnología lo que ha impulsado a Gaddam a lo largo de su vida a dedicarse al campo de la ciencia de datos y crear aplicaciones de productos que nos hagan la vida mucho más fácil.
“Durante mis años universitarios, conocí la codificación, lo que despertó una pasión en mí”, dijo Gaddam. “Al interactuar con compañeros y profesores que atendían a mis intereses, me di cuenta de que quería usar mis habilidades para ayudar a la gente”.
Esto presentó a Gaddam a varias pequeñas empresas de su comunidad local que estaban atravesando la transición del mundo físico al mundo digital. Gaddam comenzó su viaje empresarial creando sitios web, aplicaciones y software CMS para ayudar a estas empresas a conectarse con una generación digital de usuarios completamente nueva.
Pero no fue hasta que a Gaddam se le presentó una idea propia que realmente se sumergió en el mundo de las startups. Ávido fanático de los servicios de entrega de comestibles, se dio cuenta de que su comunidad local necesitaba una empresa que brindara ese servicio. Creó un servicio de entrega de comestibles hiperlocal llamado Speezo, que rápidamente creció hasta manejar más de 20.000 pedidos realizados por clientes que incluían importantes empresas de bienes de consumo como BigBazaar e Hypercity. Finalmente, Speezo pudo recaudar capital inicial de amigos y familiares para el lanzamiento, lo que finalmente llevó a su selección por parte de una de las incubadoras de startups más grandes de la India, T-Hub. Esta oportunidad expuso a Gaddam a otros fundadores e inversores que le ayudarían a dar forma a la trayectoria de su carrera.
“En el curso de mi trabajo en Speezo, desarrollé una profunda apreciación por el impacto transformador de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en el panorama tecnológico en rápida evolución”, dijo Gaddam. Esta conciencia lo llevó a obtener su Maestría en Ciencias de la Computación con especialización en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en la Universidad de Boston. Mientras trabajaba como científico de datos en eBay a través de Collabera, Nitish Gaddam utilizó herramientas avanzadas de optimización y aprendizaje automático para desarrollar estrategias de oferta óptimas para campañas de marketing de afiliados, lo que resultó en optimizaciones de costos de 2,4 millones de dólares durante el primer año de implementación. Posteriormente, asumió el cargo de Senior Data Scientist en PayPal. En este puesto, sus contribuciones para abordar los desafíos del análisis de series de tiempo mejoraron significativamente la precisión del pronóstico de la demanda para la organización. Además, desarrolló valiosos conocimientos estacionales que se presentaron durante varias llamadas sobre resultados de la empresa. No sólo fue responsable de ayudar a integrar las finanzas de manera más efectiva en la organización, sino que su trabajo alteró significativamente las previsiones y análisis posteriores que se habían realizado anteriormente.
A partir de ahora, Gaddam trabaja para Stitchfix, un servicio de estilo personal que ofrece un servicio de suscripción mensual a los clientes. Continúa aprovechando su experiencia en aprendizaje automático, ciencia de datos y desarrollo de aplicaciones para ayudar a varias empresas emergentes a crear sus propias aplicaciones inteligentes. También asesora periódicamente a empresas emergentes como VHonk, Nalgan Technologies y matchday.ai para ayudarlas a comenzar desde cero y desarrollar sus propios modelos a nivel de producto.
Tampoco ha dejado de experimentar con la tecnología: continúa persiguiendo su pasión por la tecnología participando activamente en la experimentación. Como pasatiempo, actualmente está desarrollando un prototipo de aplicación descentralizada que integra almacenamiento de datos y servicios que se ejecutan en cadena, garantizando así la autenticidad del almacenamiento de datos para sus usuarios. Ya sea que esté explorando la web descentralizada o ayudando a nuevas empresas a hacer crecer sus negocios, Gaddam utiliza constantemente su experiencia para ayudar a las empresas a encontrar formas mejores y más rápidas de hacer lo que mejor saben hacer.
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