Javiera hizo parte de su Licenciatura en la Universidad de Chile antes de irse a estudiar a USA, donde terminó su pregrado en University of California (UC) Berkeley y su doctorado en UC Santa Cruz. Se mudó a Suiza a trabajar en su primer postdoc en ETH Zurich. El trabajo de Javiera se enfocó en Astrofísica computacional, simulando desde formación de planetas a evolución de galaxias. Posteriormente, tras participar en Insight Data Science, Javiera trabaja de ‘data scientist’ en Teralytics. La puedes contactar en javierahermosa at yahoo dot com
De Astronomía a Data Science: I - Motivación
Sin lugar a dudas, la astronomía es una de las carreras más apasionantes que puede estudiarse actualmente. Contamos con telescopios y computadores tan avanzados que hemos empezado a entender la formación y evolución del universo desde su juventud a su estado actual, y hasta podemos ver en vivo como los planetas se forman en sus discos de acreción. Es simplemente espeluznante. Nos gusta la astronomía y por eso fue que algunos de nosotros nos cortamos los dedos hojeando y re-hojeando cada página de Cosmos, nos metimos a las cátedras de astronomía de la Sociedad Astronómica de Valparaíso en vez de solearnos en las playas de Viña del Mar, derivamos todos Lagrangeanos que se nos pasaron por delante en la universidad y partimos al extranjero a sacar un flamante doctorado en astrofísica.
Para los que tuvimos suerte, los años del doctorados fueron bastante productivos y pudimos llegar ser reconocidos por nuestro trabajo no sólo por nuestros colegas sino también por el público. Son años difíciles, en donde nos damos cuenta de que el mundo académico no se trata sólo de admirar y entender el universo, sino también de comunicar, reportar, producir, y trabajar de sol a sol para terminar la próxima publicación o la tesis.
Los años pasan rápidamente y de pronto nos vemos trabajando en nuestro primer post-doctorado. Los profesores nos dicen que estos años son los mejores de nuestras vidas porque podemos investigar sin preocuparnos de postular a fondos ni de tareas administrativas. Pero en mi opinión también son años de incertidumbre, porque no importa qué tan buena sea nuestra trayectoria, nadie tiene un puesto de profesor garantizado.
Yo estoy convencida de que quien quiera tener dicho puesto lo puede lograr, siempre y cuando sea paciente, perseverante, bastante productivo, y esté dispuesto a establecerse en cualquier parte del mundo.
Yo no fui paciente. Durante mi postdoctorado conocí a mi actual marido, que es alemán. A los treinta y tantos, y ya casados, decidimos no esperar más para empezar una familia y para echar raíces en una ciudad de nuestra elección. Y porque la familia es nuestra prioridad, nuestra decisión acerca de dónde vivir estaba ligada a alguno de nuestros respectivos lugares de origen.
Esta decisión de tomar las riendas de nuestras vidas para mí se traducía en conseguir un trabajo permanente en el corto plazo, dentro o fuera de la astronomía.
Después de agotar las posibilidades de volver a Chile y tras mucho pensarlo, decidí renunciar a una gran oportunidad de postdoctorado en Estados Unidos que seguramente me hubiera llevado a alcanzar el profesorado en el largo plazo. En vez de ello, y con gran tristeza, escogí el desempleo en el corto plazo con la intención de prepararme para el mundo industrial y eventualmente conseguir un trabajo aquí en Europa.
La transición no fue para nada fácil. Decenas de empresas me rechazaron porque no tenía experiencia (aquí en Europa los años de PhD son considerandos un espacio en blanco en el CV y por eso continuar en el mundo académico disminuía año a año mis posibilidades de conseguir un trabajo en industria), porque un grado en astronomía era un título muy “exótico”, porque no sabía lo que era Hadoop, o porque no sabía usar bases de datos.
Entonces entendí que para entrar al mundo laboral debía hablar el lenguaje de la industria, y que las habilidades listadas en el CV tenían que resonar con el puesto al que estaba postulando. Entendí que aunque me costara, debía remover completamente mi lista de publicaciones y aprender Java, Python y MySQL. Debía convertirme en una experta en estadísticas y machine learning. Debía ser capaz de manipular cualquier tipo de datos y debía aprender a visualizar esos datos con herramientas como JavaScript. Tenía mucho que aprender.
Por eso postulé a Insight Data Science, un programa intensivo basado en Silicon Valley (ahora también Boston y NYC) en el que post-docs como yo aprenden las herramientas básicas para hacer la transición a la industria tech. Gracias a Insight aprendí todo lo necesario para convertirme en una Data Scientist.
Actualmente trabajo como Data Scientist en Teralytics, una start-up suiza que está creciendo muy rápidamente. Mi trabajo diario consiste en tratar de entender el movimiento de masas de gente en ciudades, usando todas las herramientas que aprendí en Insight. Vivimos en Zürich, una de las ciudades de más alta calidad de vida en el mundo, muy cerca de la familia de mi marido. Disfrutamos de fines de semana en familia entre lagos y montañas. Hace un año tuvimos un hijo, y, aunque ser madre trabajadora es ser madre cansada, soy tremendamente feliz y ¡no me arrepiento de mi decisión!
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