En Santander Global T&O no paramos de crecer y casi cada día se crean puestos nuevos en el mundo IT. La Ciencia de Datos (Data Science) es un dominio interdisciplinar, que usando el método científico, algoritmos y técnicas avanzadas, extrae insights y patrones ocultos en los datos. Además, se apoya en el Big Data para poder analizar grandes volúmenes de datos ayudando así en las decisiones de negocio. Pero… esto es tan solo un resumen de lo que hace un Data Scientist. ¿Quieres profundizar más?
Los principales roles que se pueden encontrar trabajando en equipos de Data Science son: Data Scientist, Data Engineering, Data Analyst, Machine learning Engineering, Software Engineering, etc; y los perfiles puede ir desde matemáticas, estadística e ingeniería entre otras.
Juanjo Prieto se ha incorporado como Data Scientist al equipo de Ciberseguridad global y recientemente a la comunidad de expertos en tecnología del Santander: SanExperts. ¿Quieres saber qué hace un Data Scientist en Cyber?.
1. Antes de llegar hasta aquí, ¿Cómo ha sido tu trayectoria profesional?
Si tuviera que resumir mi bio, sería algo así:
Estudié Matemáticas, pero siempre me gustó su aplicación práctica en problemas del mundo real. Entré en el Banco en el área de Riesgos No financieros de Auditoría Interna, concretamente en Riesgos Tecnológicos, Data y Ciber seguridad.
He participado en importantes proyectos a lo largo del Grupo, relacionados con el mundo del dato y la tecnología lo que me ha permitido incluso viajar a otras geografías (Hong Kong, UK…). Adquiriendo una visión cross de las plataformas tecnológicas y arquitecturas de datos que soportan esos procesos de negocio.
Adicionalmente, dentro del plan de transformación, como Científico de datos, desarrollaba productos basados en el análisis de grandes volúmenes de datos, machine learning, blockchain, etc para digitalizar la función.
He aprendido lanzando intentos de startups, basados en inteligencia artificial (IA), APIs, Blockchain, etc. Durante la pandemia colabore con la consejería de Sanidad de Castilla y León para elaborar un modelo epidemiológico SIR para la comprensión de la propagación del Covid-19.
2. Y ahora en Ciberseguridad, nos puedes contar ¿Qué hace un Data Scientist en Cyber?
Es muy buena pregunta a ver si puedo responderla, pero: ¡Matemáticas al fin y al cabo!
No es nada nuevo que el mundo Cyber es muy dinámico y los malos están continuamente buscando nuevas formas de atacar. Es por eso por lo que la manera de defendernos también debe evolucionar.
Si bien antes nos basábamos en firmas y reglas estáticas para poder detectar posibles ataques, ahora nos basamos, desde un approach más científico en la búsqueda de patrones de comportamiento. Si a ellos les unimos la gran cantidad de datos que recibimos diariamente para analizar, pues tenemos la respuesta a lo que hacemos.
Al final del día, se trata de mejorar las capacidades detectivas aplicando técnicas de IA, machine learning y Big Data.
3. Suena a un gran reto, ¿Qué te motivó a dar este cambio?
La verdad es que en mi vida pasada estaba muy agusto, con mucha visibilidad y proyección. Pero sin duda mi curiosidad y ganas de afrontar nuevos retos fue lo que me impulsó a dar el salto.
Como Data Scientist, principalmente lo que necesitas para acometer con éxito los proyectos basados en datos es:
- Grandes volúmenes de datos.
- Aportar valor a los problemas de negocio, aplicando Advanced Analytics.
- Apoyo por parte de la Dirección.
Se daban todas ellas, y como has dicho es un gran reto que aún tiene mucho recorrido y que estamos en un punto muy temprano de madurez.
“La ciencia de datos se convierte en los ojos de la espada de la ciberseguridad.”
Data Science for Cyber Security
4. ¿Qué diferencias encuentras en trabajar ahora en una empresa 100% tecnológica como SGT&O?
En realidad, en lo esencial, no hubo mucha diferencia culturalmente hablando. La transformación tecnológica del Santander es un hecho.
Si que es cierto que ahora me encuentro en un rol más creativo y de innovación, muy pegado al mundo del desarrollo, en nuestro caso al desarrollo de productos basados en este tipo de técnicas.
Quizás, por añadir algo, la velocidad y la agilidad en acometer cualquier proyecto.
5. ¿Retos principales de llevar a cabo proyectos de datos en Cyber?
Creo que no difieren de otros sectores en los que se encuentran en un estado incipiente en la aplicación de este tipo de proyectos de Data Science.
- Destacaría, debido al gran volumen de datos, escalar todas estas técnicas para procesarlas en paralelo sería uno de los grandes retos. No es lo mismo llevar a cabo un proyecto pequeño y ejecutarlo en tu laptop que ejecutarlo sobre TeraBytes de información en distribuido en un clúster de Big Data.
- Otro reto al que nos enfrentamos en general, con los modelos para la detección de anomalías, es la necesidad de añadir capas de enriquecimiento y de inteligencia a posteriori para poder entregar productos finalistas más robustos.
- Finalmente, y este da para que hagamos un post completo 😉, medir el retorno en la inversión que supone este tipo de proyectos. Para productos que no van ligados a incrementar beneficios u optimizar costes es un reto al que nos enfrentamos en la industria.
6. Para terminar, ¿qué consejos le darías a las nuevas incorporaciones?
Wow, creo que me faltan muchos años para poder dar algún consejo.
Alguno de los valores que tengo muy presentes: Pasión por lo que haces, Curiosidad y ganas de aprender infinitas, pero sobre todo ser buena gente y trabajar en equipo.
Santander Global T&O es una compañía del Grupo Santander con más de 3.000 empleados y basada en Madrid, trabajamos para convertir al Santander en una plataforma abierta de servicios financieros.
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Juanjo Prieto Torres
Santander Global T&O
Senior Data Scientist en el equipo de Ciberseguridad Global, Matemático, curioso y apasionado de las soluciones basadas en matemáticas y datos.
Visión: Curiosidad, tecnología + equipo como motor de la innovación. Fascinado por la IA, ML, Quantum Computing, Blockchain…
