¿Cuál es tu campo de estudio?

Mi campo de estudio es la aplicación de modelos de Recuperación de Información a los Sistemas de Recomendación. La Recuperación de Información es la disciplina que busca proporcionar información relevante para dar respuesta a las necesidades de información de los usuarios. Un ejemplo clásico son los motores de búsqueda web como Google y Bing, en los que los usuarios pueden escribir una consulta y el motor de búsqueda les devuelve páginas webs relevantes. Por otro lado, los Sistemas de Recomendación tienen como objetivo proporcionar ítems relevantes sin que los usuarios expresen de manera explícita sus deseos. Por ejemplo, cuando entras en YouTube, recibes una selección personalizada de vídeos que te puede interesar ver. De un modo similar, Spotify es capaz de confeccionar listas de reproducción basadas en tus gustos personales, o Amazon puede sugerirte productos que te puede apetecer comprar. Los Sistemas de Recomendación son capaces de aprender de los patrones de comportamiento de los usuarios para recomendarles aquellos ítems que más les pueden interesar.

Lo que más me gusta del ámbito de mi tesis es que se encuentra en la intersección de muchas áreas muy interesantes. Por un lado, trabajo con técnicas de diferente naturaleza (modelos probabilísticos, machine learning, deep learning, etc.). Por otro lado, al usar grandes colecciones de datos (lo que popularmente se conoce como Big Data), tengo que lidiar con problemas de eficiencia y escalabilidad para lo cual es necesario paralelizar y distribuir algoritmos. Finalmente, la evaluación sistemática de los Sistemas de Recomendación es todavía un tema controvertido donde hay grandes oportunidades de investigación.

¿Por qué has elegido Google Múnich para realizar tu estancia?

Como estudiante de doctorado ya había realizado dos estancias en centros públicos: una en un instituto de investigación y otra en una universidad. Esta vez quería explorar algo diferente y me apetecía conocer cómo se trabaja en un grupo de investigación privado. Por ello, a finales de 2017, me presenté al proceso de selección de Google para estancias de doctorado. Elegí Google ya que es una de las mayores empresas tecnológicas del mundo y trabaja en proyectos muy interesantes en diferentes áreas en las que quería trabajar. Tras una serie de pruebas técnicas, aceptaron mi candidatura. Me entrevisté con diferentes equipos de Google y finalmente acepté la oferta de realizar una estancia de tres meses en la oficina de Múnich. Fundamentalmente, elegí este destino debido a lo interesante que me pareció el proyecto que me ofrecieron. No obstante, luego descubrí que Múnich también es una ciudad muy agradable en la que vivir.

¿En qué ha consistido el trabajo que has desempeñado allí?

Durante mi estancia en Google, estuve trabajando en el desarrollo de servicios que mejoran la experiencia de los usuarios en las reuniones con videoconferencias. En concreto, diseñé, entrené y evalué diferentes modelos de machine learning para dichos servicios. La experiencia fue muy enriquecedora ya que tuve la oportunidad de trabajar en un equipo con ingenieros e investigadores de élite. El ambiente era muy bueno y descubrí nuevas metodologías de trabajo, más enfocadas a productos y resultados. Además, contábamos con una gran cantidad de recursos computacionales y colecciones de datos para probar nuestros algoritmos. En resumen, creo que esta estancia me ha proporcionado una formación complementaria a la de la universidad muy interesante.