Daniel Negrotto es Licenciado y Doctor en Ciencias de la Computación (UBA). Actualmente es Director de desarrollo de software en el área de optimización para logística de Mercado Libre.
Cuenta con más de dos décadas de experiencia desarrollando y liderando proyectos de Investigación Operativa. Trabajó en diversas aplicaciones de algoritmos de optimización, simulación estocástica, modelos matemáticos y de aprendizaje automático, estadística y ciencia de datos.
En cuanto a su trayectoria, recientemente fue profesor visitante del Departamento de Computación (DC), Exactas-UBA, dictando la materia “Optimización aplicada a la distribución logística”. Se desempeñó como investigador de la Universidad Nacional de General Sarmiento y del DC. Fue cofundador y CTO de Findo Business, entre otros cargos de relevancia.
En esta entrevista con Conectados, Daniel nos comenta sobre el diferencial de formación en Exactas, los proyectos que lidera para optimizar la logística de Mercado Libre y el Premio ALIO 2024 que obtuvo su equipo.
¿Cómo fue tu acercamiento a la Computación?
Las computadoras me fascinaron desde muy chico, siempre estuve cerca de la programación. Tenía 11 años y recién empezaban las computadoras personales, la primera que tuve fue una TI-99/4A, que era bastante antigua y previa a las PCs.
Mis padres compraron una computadora para jugar pero dos semanas después ya estaba tratando de aprender qué había detrás. Le pedí a mi papá que me mandara a hacer un curso de Basic a una casa de computación del barrio, ahí empezó todo, y unos años después mi papá tenía un amigo, Néstor Sameghini, que me lo presentó y durante muchos años de mi vida fue mi mentor. Tuvo mucha influencia en la creación de la carrera de Computador Científico, era matemático y fue investigador pionero del Instituto de Cálculo, siendo uno de los primeros programadores de Clementina.
Recuerdo toda esa etapa de muy chico, preparándome para las olimpiadas de informática en el secundario. Mi colegio estaba en el barrio de Flores, en aquel momento era la ENET 37 y fue uno de los primeros colegios industriales con computación. Incluso como estudiante de secundario llegué a ir a alguna ECI y alguna JAIIO.
¿Qué recordás de tu época como estudiante de Exactas?
Fue una muy linda etapa, una de las más divertidas de mi vida aunque fue extensa porque estuve trabajando mientras hice la carrera (principalmente en sistemas del sector agropecuario). Eso extendió los plazos para recibirme, pero disfrutaba mucho estar en Exactas. Hice un grupo grande de amigos, que con el tiempo se fue incrementando con distintas edades y distintas generaciones porque fueron muchos años y después con el doctorado seguí aún muy vinculado a la facultad. Gran parte del grupo de amigos se mantiene hoy, creo que es un sólido grupo de pertenencia a la facultad.
Un hecho puntual es que terminaba la cursada de una materia y me pasaba que era mi favorita, me fascinaba y me estimulaba a querer hacer más cosas, me la pasaba sacando libros de la biblioteca central y la hemeroteca y era parte de mi día a día.
Siempre tuve una preferencia por el área de Algoritmos y a fines de la carrera cuando me empecé a meter en todas las optativas relacionadas con investigación operativa, optimización lineal entera, etc. me empezaron a deslumbrar estos temas. De hecho hice la tesis sobre ruteo de vehículos; me dirigió Irene Loiseau y co dirigió Julián Aráoz (a quien conocí a través del grupo fundacional de Néstor Sameghini). Y mi tema de investigación terminó aplicando Algoritmos de Branch and Cut, algo que había visto presentar a Julián en una JAIIO muchos años antes.
Luego empecé a hacer el doctorado y todo eso me llevó a participar de diversos proyectos de investigación operativa sobre todo desde la facultad, primero con algunas empresas y consultorías y unos años después terminé en la industria aplicada.
¿Cuál te parece que es el diferencial que tiene Exactas en la formación en Computación?
Lo principal es la sólida formación de base que brinda Exactas, con un contenido que es fuerte desde lo científico, poniendo énfasis en enseñar los fundamentos y lo que está por detrás de la disciplina principal y no tanto tecnologías, arquitecturas o lenguajes de programación específicos.
Te quería preguntar ahora sobre tu rol actual de Director de desarrollo de software en optimización para logística de Mercado Libre. ¿Cómo es este rol y qué desafíos presenta?
Hoy estoy liderando el equipo de optimización aplicada a la logística, un equipo de 85 personas que se llama SOT –Shipping Optimización Team– y mi rol es director del área IT. Es un rol que combina gestionar equipos y proyectos pero también combinarlos con una mirada técnica del área de Operations Research. Nuestro foco es resolver problemas de Mercado Envíos donde se pueda aplicar optimización combinatoria.
El equipo está compuesto por especialistas en optimización, con posgrados o capacitaciones específicas en el área. Es un equipo interdisciplinario ubicado gran parte en Brasil y en Argentina. No descartamos en un futuro sumar también gente de Chile, Colombia y México. Nuestro equipo sabe programar, en general, pero también desarrollar algoritmos específicos para estos problemas. Participamos de equipos más amplios que llamamos Squads, donde hay interacción con equipos de tecnología y de producto, y entre todos construimos productos, nosotros con el foco puesto en los algoritmos de optimización.
¿En qué consisten estos problemas de logística?
Esta área busca fundamentalmente darle escala a los envíos en todos los niveles y tener los algoritmos de optimización corriendo en los procesos logísticos de toda la red (definir dónde conviene abrir un nuevo facility o cómo conectar los nodos de la red existente), ya que la red de Mercado Libre creció mucho en Brasil y en México, entonces son problemas bastante difíciles. Otro tema clave es el armado de las rutas, con planificación del recorrido y ruteo de camiones de line haul o los aviones que distribuyen mercadería (teniendo en cuenta que en Brasil y México hay aviones). Al mismo tiempo nos ocupamos de aplicar algoritmos de optimización para el armado de órdenes en los facilities o warehouses, donde están los productos guardados, planificando las rutas internas de pickeo como así también su empaquetado. Son más de veinte proyectos en total.
¿Qué transformaciones más notorias podés destacar en lo que es optimización combinatoria?
Lo que más cambió en los últimos años fue la escala de los problemas que pueden ser abordados, utilizando tanto algoritmos heurísticos como modelos exactos.
Todo lo que se puede resolver con optimizadores lineales o con problemas enteros, antiguamente era más limitado y hoy se pueden usar para resolver problemas estratégicos o tácticos, se pueden usar herramientas de optimización entera con bastante eficacia y con tiempos razonables. Y otra transformación importante fue la convergencia entre optimización combinatoria y machine learning, hay mucho trabajo en esa área y desde el equipo creemos que tenemos que redoblar los esfuerzos ya que por ahora usamos machine learning solo en generar mejores inputs para los algoritmos de optimización. Sin dudas, en los últimos veinte años hubo cambios fundamentales en la optimización.
¿Cómo se alinean tus proyectos al core business de Mercado Libre?
Creo que lo que hacemos está súper alineado al negocio, porque Mercado Libre creció muchísimo, sobre todo en la pandemia con la logística, y a su vez ese crecimiento fue muy rápido, en tamaño y en operaciones. Inmediatamente después de este proceso sobrevino una etapa de hacer eficientes esas operaciones, y ahí es donde son claves los algoritmos que nosotros hacemos. Veo que son claves no sólo para Mercado Libre, sino para cualquier otra compañía logística. Es una de las áreas donde más esfuerzos se invierten.
De hecho en este momento estamos trabajando en un proyecto nuevo de robotización del armado de órdenes en los facilities, donde los algoritmos de optimización son esenciales para lograr que el proceso sea eficiente. Esto se hace en los grandes depósitos de mercadería, que tienen una escala gigante y necesitan mucha velocidad en el armado de los pedidos. Y la manera de poder seguir escalando y seguir abriendo más depósitos y de poder tener una operación que sea cada vez más rápida y eficiente es a través de la automatización.
Recientemente el artículo “A stochastic programming approach for the operational fleet composition problem» realizado por el SOT de Mercado Libre, fue reconocido con el primer lugar en el Premio ALIO 2024 a la Excelencia en la Práctica de la Investigación Operativa. ¿Podrías contar un poco más el premio?
Todos los investigadores son de Mercado Libre y es un artículo de investigación en el que veníamos trabajando mucho y que ya enviamos a una revista del área para publicación. Debido al perfil de los integrantes del equipo, trabajamos muy cerca de las universidades, participamos frecuentemente en congresos y en publicaciones de revistas científicas. Nos importa mucho la investigación y son temas que en el nivel de aplicación y la escala que lo estamos haciendo no hay mucho publicado. Entonces es un área súper interesante desde el punto de la investigación y como parte de las tareas del equipo queremos estar muy cerca de la academia.
El premio reconoce no sólo el trabajo científico sino todo lo que venimos haciendo en esta dirección: tratar de unir la ciencia con problemas aplicados de la industria. Justamente este premio reconoce la práctica en la investigación operativa y nos pone muy contentos porque trabajamos arduamente en ese camino.
¿Qué problema trata el artículo?
Se trata de un algoritmo que desarrollamos para el problema de planificación en el Line Haul Vehicle Planning, que es encontrar cuál es la contratación ideal de flota (tipo de vehículos) para cada uno de los tramos de la red de Mercado Libre. Son vehículos de gran porte, camiones grandes de linehaul, cuyo precio de contratación suele ser muy alto. Entonces semanalmente se contratan como 25 mil camiones en toda la red y es uno de los costos principales de la logística. Y lo que hace este algoritmo es, usando optimización estocástica, tratar de generar escenarios basándose en un forecast que justamente tiene incerteza -como todo forecast– y trata de aprovechar esa incerteza para encontrar en qué escenario pararse para hacer una contratación que sea lo más robusta posible, para estar cubiertos de variaciones futuras de la demanda y que sea también costo-efectivo.
Por último, ¿qué le recomendarías a alguien que está por dar sus primeros pasos en las carreras de Exactas?
Considero que Exactas es un gran lugar para aprender e iniciar una carrera. Computación y el área de investigación operativa es uno de los muchos trayectos posibles.
Destaco la calidad de los docentes y el perfil de formación de las carreras, que tiene un nivel muy alto y muy valorado en la industria. Realmente es un recorrido que no es fácil, porque Ciencias de la Computación es una carrera compleja pero que muchas veces abre muchas puertas.
Resulta evidente que hay muchas oportunidades de trabajo en proyectos y en distintas empresas que buscan profesionales y egresados de Computación y de Datos.
Creo que tanto Computación como Datos son carreras muy valiosas, que se complementan y que permiten generar perfiles profesionales de calidad con la capacidad de abordar y modelar todo tipo de problemas complejos.
