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Mulheres dominam programa de verão de ciência de dados da Serasa Experian

O programa não buscava contratar apenas mulheres, mas durante a seleção elas se destacaram e agora terão um grande desafio

As selecionadas para a quarta edição do Summer Lab do Serasa Experian, da esquerda para a direita: Lucy Anne de Omena, Ornella Scardua, Rafaela Sousa e Maria Giulia Martins (Serasa Experian/Divulgação)

Luísa Granato

Publicado em 4 de fevereiro de 2020 às 06h00.

Última atualização em 4 de fevereiro de 2020 às 17h06.

São Paulo - Em uma área que compete cada vez mais pelos melhores talentos, o DataLab da Serasa Experian está procurando seus futuros profissionais direto da fonte.

O laboratório de inovação foi para dentro das universidades de todo o Brasil para divulgar seu trabalho com dados e inteligência artificial entre os estudantes em áreas relacionadas a ciência da computação.

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E não foi surpresa encontrar interessados nas carreiras da área. Segundo Marcelo Pimenta, diretor do laboratório, antes havia certa incerteza em escolher cursos que envolviam computação e estatística, mas agora virou moda. Em todo lugar que foram, a maioria dos alunos já havia procurado algum contato com a tecnologia, com cursos ou leituras.

“Temos notado que existe uma curiosidade muito grande e tem sido mais fácil para eles entenderem o que fazemos no laboratório. Acho que isso é graças à divulgação que tem ocorrido nos últimos três anos sobre como a inteligência artificial está crescendo e como pode ser utilizada em qualquer sistema de decisão”, comenta ele.

A grande surpresa foi conseguir um novo marco para seu programa de verão, o Summer Lab, que oferece uma vivência de 3 meses junto com os cientistas de dados da empresa no escritório de São Paulo. A turma de 2020 é composta apenas por mulheres.

Em sua quarta edição, o programa mostra uma evolução no esforço para captar profissionais mais diversos. As duas primeiras turmas, em 2017 e 2018, tiveram uma representante feminina em cada. Em 2019, o número dobrou. E agora o mesmo aconteceu em 2020, preenchendo as quatro vagas com candidatas mulheres. E ainda trazendo-as de diferentes estados, uma sendo do Espírito Santo e outra de Manaus.

O objetivo do programa, como reforça o diretor, não é contratar exclusivamente mulheres. Eles desejavam uma seleção justa entre todos os gêneros, tentando estimular a diversidade entre os candidatos, porém selecionando de acordo com suas competências técnicas.

“O sucesso foi encontrar quatro excelentes pessoas que realmente se destacaram dos demais. E essas pessoas serem todas mulheres”, fala ele.

Pimenta lembra quando cursou a graduação em Física, nos anos 90, e a turma de 100 pessoas tinha apenas cinco mulheres. Hoje, ele vê uma melhora dentro das universidades, mas a proporção ainda não é equilibrada.

“O maior desafio para selecionar mulheres na área de largada é o desbalanceamento dentro dos cursos. O desestímulo para seguir em áreas de exatas começa desde o ensino infantil. O ambiente de pesquisa, ciência, engenharia e matemática ainda é visto como masculino”, conta ele.

Além de propiciar um contato com a carreira de cientista de dados, o SummerLab também ajuda na atração de talentos para futuras contratações. “O principal resultado que esperamos é conseguir estimular essas pessoas a continuar na área e ter uma ideia mais clara do que pode ser feito”, completa Pimenta.

Segundo ele, os estudantes que integraram as turmas passadas estão trilhando carreiras diversas e de impacto na área. Fora os que foram contratados no próprio laboratório, muitos entraram para grandes empresas ou continuaram para uma pós-graduação em tecnologia no exterior.

“E todas as edições geraram algoritmos e serviços que de alguma maneira foram introduzidos em produtos e estão em prática hoje”, fala ele.

Isso acontece por que o programa não apenas dá a vivência do dia a dia do laboratório, mas apresenta a oportunidade de pesquisar e prototipar ideias usando dados reais e seguindo uma proposta desafiadora.

Neste ano, elas vão explorar sistemas de inteligência artificial e tentar verificar se podem carregar vieses e preconceitos dentro de seu código. “Se a turma for bem sucedida, e acredito que sim, vamos ter em três meses um primeiro produto para verificar se decisões feitas pela máquina podem ter ou não um viés”, explica o diretor.

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