Antes que nada, quiero hablar un poco desde mi experiencia, cómo fue esa transición para mí y cómo tuve la oportunidad de pasar al área de Machine Learning sin tener una carrera en estadística o algún tipo de estudio relacionado. Mi participación en las comunidades de Python fue clave para obtener el conocimiento y conocer a las personas adecuadas en este paso de mi carrera.

Luego, me gustaría presentar algunos conceptos clave relacionados con el backend y, especialmente, enfatizar los frameworks que me ayudaron (Flask y Django), nombrando las generalidades, los conceptos que estos frameworks me ayudaron a reforzar conocimientos importantes y especialmente cómo la documentación y la tutoría de las personas con las que trabajé me convirtieron en un desarrolladora backend. También me gustaría hablar sobre cómo, en mi experiencia de backend, la mayoría de las cosas que hice usaron procesos síncronos. Y en este punto de la charla, haga un contraste con mi experiencia en Machine Learning, donde al mismo tiempo estaban presentes frameworks como Django y Flask, pero donde gran parte del procesamiento que se hacía era asíncrono.

Mientras que en el backend tenemos APIs y solicitudes (Body, Middleware APIs, Responses), en Machine Learning tenemos pipelines (ETLs, Trainings y Predictions). Aquí me gustaría hacer una analogía y mostrar que en realidad son similares pero los contextos son los que realmente cambian.

Algo que aprendí en ambos roles es que el desarrollo es importante, pero el mantenimiento y la calidad de lo que desarrollamos es mucho más importante. Voy a mencionar algunos conceptos de calidad y mantenimiento para cada contexto para que el público se sienta familiarizado y pueda ver lo interesantes que son ambos mundos, también nombrando específicamente algunas bibliotecas y herramientas pythonicas que soportan esta fase (Cloud tools, MyPy, Pylint, Scipy, Jupyter Labs).

Como cierre de la charla me gustaría mencionar que me encantan ambos roles y hay muchas cosas por aprender, sigo aprendiendo sobre patrones de diseño, buenas prácticas, investigación sobre temas y me doy cuenta cada día, que estar en una comunidad como Python hace que este trabajo sea increíble todo el tiempo. Definitivamente en mi corta experiencia puedo decir que tengo lo mejor de ambos mundos.