Javier Luraschi: Emprendedor de aplicaciones de datos con Hal9

Episodio 79 - 2022-09-11


En este episodio conversamos con Javier Luraschi. Javier estudió en México y se graduó en Matemática y en sistemas. Las oportunidades se le abrieron a Javier cuando Microsoft fue a reclutar talento a su universidad y pudo hacer una experiencia trabajando en Seattle.

De su época en Microsoft pudimos hablar de experiencias desarrollando la base de datos Access, como parte del paquete de Office, y de esos primeros pasos de facilitar el acceso a bases de datos simplificando aspectos de implementación. Luego pasó al equipo de 365 cuando lo relevante era llevar office a la nube, y finalmente su experiencia en Microsoft research dónde tuvo la suerte de trabajar con científicos y llevar proyectos de investigación. Esto lo llevó a ver temas de Big Data y Deep Learning, y sobre todo ver que le gustaba mucho trabajar en equipos chicos.

Luego pasó a RStudio cuando esta era todavía una empresa pequeña, en sus inicios. Era una buena forma de experimentar un startup, de la mano de JJ Allaire y ese equipo que dio origen a la empresa. Le tocó primero trabajar directamente en la plataforma para luego pasar a enfocarse en paquetes de código abierto asociados a Tensorflow, Spark y Torch.

Finalmente pasamos a Hal9. Esta sección, guiada por las diferentes etapas de la empresa y las intuiciones que fueron llevando el compás de desarrollo de productos y enfoque en mercados, es imperdible para aquellos emprendedores en datos (o Datapreneurs) que quieren tener un marco de referencia para el desarrollo de productos tecnológicos.

Fue muy rica la conversación sobre el rol creciente de JavaScript en el mundo de desarrollo de productos de datos. Partiendo por temas de visualizaciones y D3. Siguiendo por formas de pensar en diferentes tipos de usuarios tales como analistas, desarrolladores Web y científicos de datos. Llegando hacia el final a la importancia de permitir la interacción en los lenguajes de datos (R, Python, Julia, etc) mas apropiados para resolver el problema que se requiere. Y concluyendo en que la frontera de aplicaciones que el científico de datos tiene que desarrollar se va a seguir expandiendo y para esto va a necesitar JavaScript.

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