A indústria de games é um playground para quem gosta de resolver problemas complexos

Emiliano Castro, Principal Data Scientist na Wildlife, conta quais são os principais desafios para quem quer trabalhar com jogos incríveis

O menino que queria construir e programar robôs formou-se em Engenharia Mecatrônica, e acabou seguindo outra paixão ligada à tecnologia: a indústria de jogos. Há mais de 20 anos, o cientista de dados Emiliano Castro encontrou na Inteligência Artificial um estimulante ponto de convergência entre áreas que, desde cedo, despertaram seu interesse. Hoje, ele faz parte do time de Ciência de Dados na Wildlife e conta quais são as habilidades mais importantes para quem procura desenvolver uma carreira nessa área aplicada ao mundo dos games. 

Castro lembra que começou a trabalhar no campo que hoje chamamos de “Ciência de Dados” quando a área ainda não tinha esse nome. “Era comum que tratássemos tudo simplesmente como problemas de otimização, resolvidos com um amplo ‘leque’ de técnicas, grosseiramente agrupadas sob o termo ‘inteligência artificial’. De tempos em tempos, o pessoal cisma com este termo (IA), porque ele vira moda – e isso é cíclico. Mas era o que tínhamos: algoritmos baseados em sistemas especialistas, técnicas de controle inteligente, árvores (heurísticas) de decisão, máquinas de estados finitos, uma enorme variedade de métodos de machine learning, e por aí vai”. Na época, os termos podiam ser outros, mas Castro sempre foi um entusiasta desses métodos por sua aplicabilidade na indústria de jogos, em que começou a trabalhar ainda na faculdade. 

“Quase todo jogo eletrônico, do mais simples ao mais sofisticado, tem algum uso de inteligência artificial. Às vezes, em formas tão simples que nem nos damos conta, como no caso de árvores de decisão baseadas em regras, ou máquinas de estados finitos. Além disso, em qualquer gênero, em qualquer plataforma, um jogo deve funcionar como uma espécie de ‘diálogo’ entre a imaginação do jogador e a da equipe que criou o jogo. São produtos de entretenimento que dependem fundamentalmente da interatividade. Bons jogos conseguem manter um ponto ótimo de desafio: nem muito fácil, nem muito difícil. Mas como encontrar esse balanço, que é dinâmico e depende de cada jogador? E esses são apenas alguns exemplos”, adianta.

“A grande pergunta é: como a gente faz para tomar, de forma automatizada, milhões de pequenas decisões diárias para atrair os jogadores e proporcionar a eles, através dos nossos jogos, experiências memoráveis pelo maior tempo possível – e ainda garantir um bom retorno econômico para a empresa? Não é tarefa das mais fáceis.”

Segundo Castro, times de cientistas de dados estão envolvidos em praticamente em todas estas etapas, de ponta a ponta, desenvolvendo algoritmos para tomar tais decisões. 

E para desenvolver esses algoritmos, não basta montar esses times com dezenas de profissionais: os dados são a matéria-prima. Dados que “contam a história” do comportamento dos jogadores, qual foram as suas reações a praticamente todas essas microdecisões que foram tomadas “do nosso lado”. “Estamos fazendo experiências o tempo todo, e todas as reações dos jogadores são registradas para que possamos aprender continuamente. Tanto na forma de descobertas de padrões que nos permitem evoluir os jogos e todas as suas mecânicas, quanto no desenvolvimento de modelos matemáticos que nos ajudam a tomar essas decisões de forma otimizada.” 

CIÊNCIA DE DADOS NO DIA A DIA DOS JOGOS

Quando alguém vê o anúncio de um dos nossos jogos, antes mesmo do primeiro clique, está assistindo ao resultado de uma longa cadeia de microdecisões tomadas numa fração de segundo.

“A aquisição de usuários é um dos processos mais críticos dentro da empresa, temos um grande número de profissionais altamente qualificados resolvendo um problema que não para de mudar. As regras do ecossistema de mobile ads mudam o tempo todo, então é emoção garantida para quem gosta de grandes desafios”

E não se trata apenas fazer escolhas baseada em segmentação, canais e custos. “Temos um time cheio de artistas, cientistas e engenheiros dedicado a um problema apaixonante: selecionar, dentre um grande número de combinações de roteiros, estilos visuais, efeitos especiais e formatos, quais delas podem compor o anúncio com maior probabilidade de que jogadores em potencial instalem os nossos jogos.

Claro que não para por aí: quando tudo isso dá certo, ao entrar no jogo, uma outra cadeia de decisões bem mais longa é disparada com o objetivo de oferecer a melhor experiência possível para cada jogador. Para Castro, isso é, ao mesmo tempo, um desafio e uma enorme vantagem inerentes à área de jogos mobile, uma indústria em que se tem um enorme controle sobre os produtos, sendo possível ajustá-los continuamente. 

“Jogos são produtos ‘vivos’, e quando temos um processo de aprendizado e evolução baseado em experimentos, coleta de dados, machine learning, etc., o cenário é perfeito para combinar a intuição dos times de negócios, arte e game design com uma abordagem científica bastante sofisticada”. Tudo isso, claro, depende da escala da operação. “Mas nós já publicamos mais de 60 jogos e ultrapassamos, há algum tempo, a marca dos dois bilhões de downloads. Temos escala e uma grande diversidade de problemas técnicos para resolver. É um playground completo.”

Para completar esse quadro, Castro lembra que o cenário está longe de ser estável, e, por isso, é necessário adaptar-se o tempo todo. “A indústria de jogos muda muito rápido.  Comportamentos, tendências e tecnologias mudam com uma velocidade bem maior do que a de outras indústrias, mesmo dentro da economia digital. Talvez o caso mais recente esteja relacionado às mudanças nos termos de privacidade de anúncios online, que dispararam uma transformação no nosso processo de aquisição de usuários”.

DADOS NO CENTRO DE TUDO

Castro tem satisfação em dizer que a Ciência de Dados está no coração da Wildlife, sendo muito presente em decisões das mais diferentes áreas da empresa. “A grande maioria das microdecisões feitas na nossa operação cotidiana são baseadas em algoritmos construídos com a ajuda dos nossos times de dados, e mesmo decisões ‘maiores’ e vitais passam por insights extraídos pelos nossos cientistas. 

Para ele, a Wildlife propicia um ambiente que provoca positivamente os seus profissionais.

“As discussões com os outros departamentos e áreas de negócio ocorrem num terreno familiar e favorável ao time de cientistas de dados, porque já está fortemente difundida na empresa uma cultura baseada na construção de hipóteses, experimentos e dados. O nível é altíssimo”.

Castro explica que é comum ver executivos dominando conceitos pouco conhecidos fora da esfera mais técnica, como, por exemplo, métricas de avaliação de modelos preditivos. Isso confere ainda mais autonomia às equipes, pois “até mesmo o profissional mais júnior sente que tem liberdade e espaço para questionar”.

Além disso, segundo Castro, essa cultura ajuda os times a correrem riscos calculados, e isso favorece a introdução de tecnologias inovadoras dentro da Wildlife. “Um exemplo bastante claro pra mim foi o uso de Reinforcement Learning na recomendação de ofertas dentro dos jogos. Vimos que havia um ‘encaixe’ muito bom da técnica com o problema de negócio, e, rapidamente, decidimos pela construção de uma prova de conceito. Hoje, já estamos incorporando o que aprendemos nas nossas ferramentas de publicação de jogos, e, ao mesmo tempo, testando essas técnicas em outras aplicações.

O PERFIL DA PESSOA CIENTISTA DE DADOS NA WILDLIFE

A área de Ciência de Dados na Wildlife está em expansão e o perfil de profissionais que podem vir a fazer parte dela é bastante diversificado. Um dos desafios, Castro destaca, é atrair profissionais experientes em um mercado que é relativamente novo. Emiliano Castro lista três dimensões importantes que compõem o perfil que a empresa procura: 

Base analítica – A formação pode ser em diversas áreas, mas a busca é por candidatos que tenham uma base analítica sólida. “Procuramos pessoas com elevado nível técnico, não importando o seu background, e nessa busca já nos surpreendemos positivamente com autodidatas, formados fora da área de exatas. É claro que existe, hoje, um predomínio de profissionais que vêm da Engenharia, Matemática, Estatística, Física, mas a diversidade de conhecimento é mais que bem-vinda”.

Programação – Conhecer a teoria é importante, mas em uma empresa de jogos, implementar software faz parte do dia a dia. Assim, é fundamental ter familiaridade com ambientes de programação e bibliotecas básicas de estatística, visualização de dados e machine learning. “Um candidato com uma base boa, mesmo que não esteja familiarizado com a nossa stack tecnológica, geralmente consegue aprender rapidamente, com a ajuda dos colegas e uma boa dose de dedicação e estudo. Mas é comum também que muitos times já busquem perfis com essa dimensão mais desenvolvida.”.

Resolução de problemas – Habilidade extremamente valorizada na Wildlife, e que também é a mais difícil de ser encontrada, envolve a capacidade de definir claramente os problemas a serem resolvidos antes de pensar nas soluções. “Se você vai trabalhar, por exemplo, num problema de otimização no mundo real, não adianta procurar pelo enunciado do problema. Isso não existe. Você é quem vai ter que definir o problema, adotar algumas premissas, escolher algumas simplificações, etc. É preciso ter uma mente curiosa e criativa para imaginar formas diferentes de definir o problema, o que, às vezes, é um caminho interessante na busca por maneiras inovadoras – e mais simples – de resolver o problema. É muito comum vermos profissionais, mesmo experientes, partindo de forma apressada para resolver logo um problema que nem investigaram direito”, explica.

Em uma indústria dinâmica e fortemente influenciada pelo potencial de customização dos produtos, esses são alguns dos elementos que formam a base para quem busca desenvolver aplicações de Ciência de Dados com forte impacto econômico.

“Queremos profissionais que se sintam mais do que confortáveis, que sintam motivação em trabalhar em problemas de dados extremamente complexos e que não param de mudar. Queremos pessoas que sejam apaixonadas por estes tipos de problemas”

A cultura de excelência da empresa se baseia nas pessoas, assim a Wildlife busca crescer a partir de um time diverso, de modo que se esforça em criar um ambiente de equidade de oportunidades em todos os sentidos. Para isso, investe em ações de atração de talentos entre mulheres, pessoas negras, população LGBTQ+, de origens e áreas de formação diversas. Na área de Ciência de Dados não é diferente.