*Jordi habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Jordi quiso decir.

@jordiae es estudiante del PhD de la Universidad de Edimburgo, Escocia. Anteriormente, trabajó en Barcelona Supercomputing Center como Research Engineer.

*Arnau habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Arnau quiso decir.

Arnau trabaja en Polygon Hermez como back end team lead.

*Antonio habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Antonio quiso decir.

@uF4No es Developer advocate (Blockchain & Web3) en Chainstack una empresa de infraestructura de cadena de bloques, donde crea contenido en diferentes protocolos de cadena de bloques.

Tiene más de 15 años de experiencia en ingeniería de software y desarrollo web, ha trabajado en una amplia variedad de proyectos: desde pequeños sitios web personales y proyectos paralelos, hasta aplicaciones web completas y proyectos complejos creados con microservicios y REST API.

*Fran habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Fran quiso decir.

@franalgaba es Líder de MLOps en Adidas e Instructor de MLOps en Big Data & Machine Learning Bootcamp en KeepCoding. Estudio ingeniería computacional en la Universidad Politécnica de Madrid y una especialización en Deep Learning de la Universidad de Stanford.

Fundó Giza (@gizatechxyz) una plataforma de inferencia de modelos de aprendizaje automático completamente en cadena en StarkNet. Fue participante del Hackathon de Starknet en Amsterdam donde construyó un transpilador de modelos ONNX a Cairo. Mezcla el ML con Blockchain. Una combinación poco usual. Es programador en Cairo y otros lenguajes de programación.

¿Qué ventaja tiene StarkNet sobre soluciones In Cloud?

-La mayor problemática es la puesta en producción de modelos y sus elevados costos. Desde StarkNet este proceso es inmediato y se pueden ahorrar costes.

-Con StarkNet se pueden democratizar modelos con alta escalabilidad.

-El ecosistema de StarkNet es diferente a las comunidades de otras rolas. Se enfoca en los desarrolladores.

¿Por qué el ML necesita el blockchain? 

-Para descentralizar el uso de la infraestructura de ML a escala global. 

-Cada persona será dueña de su propio modelo y la blockchain será su propia nube.

Recomendaciones para hispanohablantes: 

-Trabaja en lo que más te gusta. 

-Para el ML necesitas aprender matemáticas y álgebra para entender el funcionamiento de los algoritmos. 

-Conocimiento de lenguajes como Python.

Recomendaciones para transicionar del ML al blockchain. 

-Comienza en un ecosistema de escalado L2. Tendrás una mayor curva de aprendizaje. 

-Aprende conocimientos básicos de cómo funciona una blockchain. Utiliza la documentación de Ethereum.

-Para iniciar en StarkNet, aprende Cairo. Este lenguaje es similar a Python.

*Henri habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Henri quiso decir.

@HenriLieutaud es Developer Advocate en @StarkWareLtd, la compañía detrás de StarkNet y Cairo. Es profesor en la Escuela de Ingeniería Leonardo da Vinci en Francia. Antes aplicó los smart contracts para seguros. Hace alrededor de 8 años que se encuentra en el ambiente crypto. StarkNet está creando el futuro y presente de Ethereum.

Hard y soft skills para hispanohablantes:

-Aprender inglés. La lengua del internet es el inglés.

-Curiosidad por conocer más cosas. Preguntar.

-Intentar. No importa si las cosas no funcionan en el primer momento.

-Las redes blockchain no son nada sin la comunidad. StarkNet se apoya en ellos.

¿Qué puede crear un desarrollador en StarkNet?

-Almacenar datos.

-Hacer cálculos, por ejemplo la inflación.

-Crear algunos videojuegos basados en Ethereum. Por ejemplo, Axie Infinity.

-Aplicaciones interesantes en ML.

-Explorar datos de Ethereum fuera de la plataforma.

-Codificar redes neuronales básicas y ejecutarlos en StarkNet.

-Arte generativo.

-En 3 años StarkNet podrá desarrollar muchos más proyectos porque estará en manos de millones de desarrolladores.

Tips para aprender Cairo:

-Para las personas que conocen de blockchain, el primer paso es revisar la documentación “Hello, StarkNet”.

-Para los que quieren escribir programas; recomienda ver tutoriales.

-Entender y utilizar smart contracts en Cairo.

-Utilizar un poco Polygon y Ethereum.

-Entender cómo funcionan los flujos. Qué sucede cuando se realiza una transacción.

-Para los que tienen conocimientos avanzados, pueden leer el libro “Mastering Bitcoin” de Andreas Antonopoulos.

-Una vez que se entiende un smart contracts, se recomienda crear uno en Solidity o Cairo. Ambos son lenguajes distintos, pero funcionan de forma similar.

-StarkNet es una extensión de Ethereum. Llegará el momento en que Solidity y Ethereum serán en backend de Cairo y StarkNet.

-Programar en Cairo es diferente a programar en Solidity. Tiene menos limitaciones.

-Si aprendes Cairo puedes encontrar empleo como desarrollador rápidamente.

¿Por qué un programador en IA debería empezar en el mundo blockchain con Cairo y StarkNet?

-Por la liquidez. Para hacer una aplicación similar a Ethereum o Solana, tendrás que manipular activos digitales. StarkNet es una extensión de Ethereum donde está la mayor liquidez del mundo.

-Para crear cosas que puedan hacerse en otra cadena, StarkNet brinda descentralización.

-Para crear cosas nuevas, StarkNet brinda mayores posibilidades.

-En StarkNet todas las cuentas que tienen dinero son smart contracts. No puedes tener activos sin él.

*Francesco habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Francesco quiso decir.

@fvancesco es Investigador Senior (NLP) y forma parte del equipo de Ciencias Sociales Computacionales en @Snap. Tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación de la Universidad de Bolonia, una maestría en Ciencias Cognitivas en la University College Dublin y un doctorado en filosofía con un PhD en Ciencias de la Computación en la Universidad de Pompeu Fabra en España.

Durante su doctorado estudió lenguaje figurativo que expresa ironía, sarcasmo y sátira a través de publicaciones en Twitter. También exploró los aspectos visuales de las redes sociales, analizando imágenes publicadas en línea y formas multimodales de comunicación como los emojis.

*Alan habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Alan quiso decir.

@bitforth es Software Engineer en @Meta. También ha trabajado en empresas con Microsoft y Bank of American. Cuenta con una amplia experiencia en la entrega de productos de alta calidad y rendimiento. Le gusta la creación de contenido.

Dijo en un tweet: "Algo interesante que he visto en la compañía, y esto es puramente observación mía, habemos muchísimos hispanos en la organización que literalmente está construyendo el futuro. Un montón de cosas que no puedo discutir, están siendo construidas por hispanos"-

*Joxes habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Joxes quiso decir.

@0xJoxes tiene un grupo de L2 en español. Está dedicado a DeFi LATAM, un espacio con el objetivo principal de crear un ambiente en el cual sus miembros se beneficien colectivamente del conocimiento compartido. Es delegado para @OptimismGov y defensor en @0xPolyAdvocates.

Es amante de DeFi y la escalabilidad.

*Guillermo habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es mi interpretación y no necesariamente lo que Guillermo quiso decir.

@gdeandajauregui desarrolla investigaciones en aplicaciones biomédicas de ciencia de datos, con un enfoque de sistemas complejos como Catedrático CONACYT adscrito al departamento de Genómica Computacional del Instituto Nacional de Medicina Genómica. Tiene una Licenciatura en Química Farmacéutica Biológica y un Doctorado en Ciencias Biomédicas (especializado en Genómica Computacional) egresado de la UNAM. Es un investigador dedicado a modelar fenómenos biomédicos usando ciencia de datos y teoría de redes desde un enfoque de sistemas complejos.

Sus principales líneas de investigación son biología de redes, farmacología de sistemas, ciencia de datos y sistemas complejos. Es partidario del software libre, datos abiertos y ciencia colaborativa.

@sherezade_mr es investigadora en @ChariteBerlin. Es licenciada en biología y cuenta con un doctorado en Alergia e Inmunología. Durante la pandemia su trabajo se redujo significativamente y comenzó a crear contenido. Luego abrió su canal de Twitch donde divulga la ciencia de una manera comprensible para las personas que no se dedican a ella. La escritura ha sido su pasatiempo y escribió una novela llamada “Los seis Lendaw”. Ha dado seminarios online y dice que pronto formará parte del profesorado de algún centro de educación.