Neste episódio conversamos com Andréa Konzen, gestora dos sistemas de TI no Centro de Coordenação de Operações (CCOp) do Comando Militar do Sul (CMS) e pesquisadora e professora em Inteligência Artificial (Machine Learning e Agentes Inteligentes) e Sistemas Computacionais.
 
Falamos sobre suas pesquisas recentes em IA focadas no estudo e desenvolvimento de tecnologias inteligentes aplicadas à saúde, e no estudo de algoritmos de navegação e exploração autônoma de robôs baseados em técnicas de aprendizado de máquina. Também conversamos sobre a aplicação de IA na educação, na agricultura e sobre a participação das mulheres nas áreas STEM.
 
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Neste episódio conversamos com Flávio Clésio, Staff Data/Machine Learning Engineer na Artsy. Ele tem mais de 5 anos de experiência como profissional de Machine Learning e mais de 8 anos de experiência em TI, tendo passado por diversas empresas, como Movile, Kroton, Delivery Hero e MyHammer, para citar só algumas. 

Falamos sobre a diferença entre os cargos na área de data science (engenheiro de dados, analista de dados, cientista de dados e engenheiro de machine learning), como é trabalhar na Alemanha e a diferença de perfil das equipes do Brasil e de lá. Também conversamos sobre Docker, GDPR, LGPD, segurança e privacidade dos dados, ataques adversariais em Machine Learning e muito mais! 

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Conversamos com Andre Yukio, cientista de dados na GetNinjas e produtor de conteúdo em várias plataforma digitais: blog EstatSite, canal do YouTube e Twitter Universidade dos Dados e podcast Futuristando. Além disso, ele é graduado em matemática pela USP e mestre em economia pela FGV. 
Falamos sobre o trabalho remoto para o cientista de dados, como a pandemia afetou a oferta de empregos na área, os benefícios e prejuízos da hype de data science, o uso de dados e estatística nos esportes/jornalismo de dados, os pontos principais para entrevistas de emprego para cientistas de dados e muito mais! 
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Neste episódio conversamos com Fernanda Andaló, desenvolvedora de soluções de Machine Learning na LEGO e pesquisadora em Machine Learning e Visão Computacional. Ela também é cofundadora e CTO da SciPet, onde coordena projetos de pesquisa de aprendizado de máquina relacionados à biometria animal. A Fernanda é bacharel, mestre e doutora em Ciência da Computação. Foi pesquisadora de pós-doutorado no Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) no Laboratório de Computação Gráfica - Visgraf e também pela Unicamp, em colaboração com a Motorola. Além disso, é pesquisadora associada ao Instituto de Computação da Unicamp e foi Chair (2016-2017) do programa IEEE Women in Engineering (WIE) - Seção Sul do Brasil.

Dentre os assuntos, conversamos sobre como é trabalhar na LEGO, na Dinamarca, quais projetos de Machine Learning ela trabalhou ou está trabalhando na empresa, o uso de Visão Computacional e Deep Learning, incluindo na perícia criminal, o papel das mulheres nas áreas STEM e muito mais!

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Neste episódio conversamos com Rafael Buck, Head de Analytics na Propz, mentor e revisor de projetos de data science e inteligência artificial na Udacity. Além disso, já ocupou o cargo de Head de Data Science na MaxMilhas e Lead Data Scientist na Ambev. 

Dentre os assuntos discutidos, falamos sobre sobre a perspectiva da inteligência artificial como software e o stack para que seja escalável, os resultados que proporciona para as empresas, o perfil do cientista de dados em diferentes culturas do mundo, projetos e o trabalho como revisor na Udacity, além de livros, séries e muito mais! 

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Neste primeiro episódio, conversamos com Pedro Albuquerque, graduado e mestre em Estatística, doutor em Administração, pós-doutor em Machine Learning e Previsão de Séries Temporais e pós-doutor em Aprendizado de Máquina e Inferência Bayesiana. 

Conversamos sobre o perfil do cientista de dados, como conseguir uma vaga de emprego fora do país, projetos de machine learning para investimento em ações, aplicação de inteligência artificial em políticas públicas, potencial de automação de profissões no Brasil, além de livros, filmes e muito mais! 

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