Vinda de Rishra, uma pequena cidade perto de Calcutá, Bengala Ocidental, Sreyashi Das se orgulha de sua jornada de uma cidade natal serena para o mundo agitado da sede da Netflix nos Estados Unidos. Crescendo em meio à riqueza cultural de Bengala, sua educação inicial em Chandannagore desempenhou um papel significativo na formação de sua abordagem disciplinada e no cultivo de uma paixão pela arte. No entanto, ela escolheu seguir a engenharia como carreira. Hoje, como engenheira de dados sênior na Netflix, com 15 anos de experiência em engenharia de dados, Sreyashi exemplifica como perseverança, adaptabilidade e fome de conhecimento podem levar a marcos notáveis na carreira.
“Adoro criar fluxos de trabalho de dados que permitam a pesquisa operacional e capacitem a produção eficiente de conteúdo incrível”, diz Sreyashi Índio global.
Principais marcos
- Começando uma carreira em engenharia de dados: Trabalhou na Infosys, Bhubaneswar, construindo sistemas de dados para grandes clientes como a Apple Inc.
- Primeiro papel internacional: Mudou-se para os EUA em 2014 e contribuiu para projetos globais de engenharia de dados no local do cliente da Infosys – Apple Inc.
- Melhorando os prazos de entrega da Apple: Construímos sistemas que aceleraram os prazos de entrega dos produtos Apple.
- Mudando para a Netflix: Construímos sistemas de dados em tempo real para o Netflix Studio, ajudando equipes a tomar decisões melhores e mais rápidas.
- Definindo padrões em animação: Criou um sistema de relatórios para a equipe de animação da Netflix que foi adotado por outros no setor.
- Fundação da equipe de engenharia de Business Intelligence da Netflix: Ajudou a configurar ferramentas para tornar a criação de relatórios mais rápida e fácil para equipes de estúdio e produção criativa.
- Eficiência de condução na Netflix: Desenvolveu ferramentas de dados para melhorar a eficiência de custos, o uso de recursos e a qualidade dos dados para o estúdio e as equipes de produção criativa.
- Conquista do título de mestre: Concluiu um mestrado on-line em Ciência de Dados pela Universidade de Illinois Urbana-Champaign, aprimorando habilidades em aprendizado de máquina e análise.
Fundação da aprendizagem ao longo da vida na Índia
A jornada acadêmica de Sreyashi começou no Convento de St. Joseph, Chandannagore, onde estudou por 13 anos. Ela obteve seu diploma de graduação em Engenharia de Ciência da Computação no Instituto de Tecnologia de Siliguri, Darjeeling, em 2009. Sua carreira profissional em engenharia de dados começou com Infosys em Bhubaneswar, onde Sreyashi desenvolveu experiência essencial na criação de fluxos de trabalho de processamento de dados para habilitar aplicativos de varejo e finanças para clientes como a Apple Inc. Esses primeiros anos aprimoraram suas habilidades em engenharia de dados, particularmente na construção de estruturas robustas de processamento de dados.
Cruzando fronteiras em busca de um sonho de dados
Para dar asas aos sonhos no campo da ciência de dados, ela tentou e teve a oportunidade de se mudar para os EUA. “Eu me mudei para os EUA em 2014 para continuar minha jornada de dados como especialista no assunto no escritório da Apple em Sunnyvale, Califórnia”, ela compartilha. Este foi um salto para o desconhecido, mas também uma oportunidade incrível de crescer. Enquanto trabalhava para Apple, Sreyashi trabalhou em sistemas que aceleraram o processamento de dados, o que ajudou a entregar produtos como o Apple Watch e outros acessórios de forma mais rápida e eficiente. Na década seguinte, sua trajetória de carreira a colocaria na vanguarda da inovação de dados, levando-a, por fim, à Netflix.
Elevando o nível da Netflix
Antes de ingressar Netflix, Sreyashi se concentrou em data warehousing e inteligência empresarial self-service enquanto na Netflix, Sreyashi criou produtos de dados que servem como base para o desenvolvimento de métricas e fornecem insights analíticos para o estúdio e equipes de produção criativa. Esses produtos desempenham um papel fundamental na melhoria da qualidade dos dados, garantindo lançamentos oportunos, otimizando o uso de recursos e reduzindo custos. "Eu também projetei uma estrutura de extração de dados especificamente para a equipe de animação", ela informa. A engenheira de dados continua apaixonada por construir modelos de dados de alta qualidade. "Minha principal experiência está no design e implementação de streaming e movimentação de dados em lote, bem como na elaboração de soluções analíticas."
Superando desafios na vida
Sreyashi sempre quis fazer um mestrado em Ciência de Dados para aprimorar sua compreensão de aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo, e foi selecionada para fazer um mestrado na Universidade de Illinois, Urbana-Champaign. Era um curso online projetado para entusiastas de ciência de dados. No entanto, buscar educação superior enquanto avançava em sua carreira apresentou um dos maiores desafios de sua vida. "Passei os fins de semana na biblioteca explorando e aprendendo bibliotecas Python como NumPy e scikit-learn para adicioná-las ao meu kit de ferramentas de engenharia de dados", ela relembra. Seus esforços para equilibrar o ritmo acelerado dos cursos e os compromissos de trabalho, apesar das diferenças de fuso horário, valeram a pena.
Naquela época, Sreyashi estava trabalhando para a Netflix US em Amsterdã, na Holanda, no horário de Los Angeles. “Concluir tarefas e outros compromissos relacionados a estudos durante o dia e trabalhar no horário de Los Angeles em Amsterdã testou meus limites, mas foi a melhor decisão que já tomei”, ela reflete. Essa experiência não apenas aprofundou sua expertise, mas também solidificou sua determinação. Ela aprendeu sobre mineração de dados e estatística bayesiana, o que a ajudou a entender a arte de criar novos dados, não apenas ingerir dados existentes.
O objetivo atual – ampliar o desempenho da Netflix
Para Sreyashi, o objetivo de carreira mais significativo é aprender os padrões de processamento de dados em tempo real e incorporar estruturas de transformação de dados em uma escala maior para que as equipes da Netflix possam aproveitar ferramentas comuns para pré-processamento de dados e qualidade de dados para pesquisas de dados confiáveis e amigáveis ao consumidor. “Além disso, estou interessada em contribuir com artigos de pesquisa nos próximos anos para a sociedade da computação”, ela compartilha.
Um dia na vida de Sreyashi
O dia típico de Sreyashi começa cedo, às 5 da manhã para exercícios, com uma rotina estruturada para maximizar a produtividade. As manhãs são suas horas de ouro para brainstorming e documentação de ideias. Suas tardes são dedicadas à colaboração, enquanto o fim da tarde e as noites são reservadas para trabalho focado. Após o expediente, seu tempo é reservado para ligações familiares e relaxamento, seguido pela hora de dormir às 11h. Sua abordagem disciplinada reflete sua filosofia: "Um novo dia traz uma nova esperança".
Equilibrando trabalho e vida
Para Sreyashi, manter um equilíbrio entre compromissos profissionais e pessoais é primordial. Uma devota entusiasta de yoga, ela encontra consolo e energia em sua prática. “Alongar-me durante os intervalos me mantém ativa, enquanto as sessões de vinyasa de fim de semana rejuvenescem meu espírito”, ela explica. Ela também gosta de viagens de carro, muitas vezes embarcando em viagens solo para recarregar as energias.
Das ruas pitorescas de Rishra, em Bengala Ocidental, aos corredores de alta tecnologia do Vale do Silício, a história de Sreyashi Das é um ótimo exemplo do poder da perseverança e da autoconfiança. À medida que ela continua a criar a espinha dorsal de dados da Netflix, sua jornada inspira aspirantes a profissionais a sonhar alto e confiar no processo.
Insights desenvolvidos através da experiência
- Ninguém sabe tudo, por isso é importante superar o medo, aparecer na vida e ter uma mentalidade de correr riscos.
- Tomar decisões é essencial; o fracasso não é o fim do mundo, e a vida segue.
- Confiar nos instintos é fundamental, mesmo quando não temos certeza se uma decisão é certa ou errada.
- Inspirado no livro O Segredo, Sreyashi se concentra nas possibilidades e não nas limitações.
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