Acerca de Mi
Soy desarrollador entusiasta de IA, principalmente de Machine learning. Mi objetivo es hacer estas técnicas sean accesibles y prácticas para todos. Creo que el Data science moderno puede ser multidisciplinar y general, de manera que se pueda participar en cualqueir etapa del ciclo de vida del dato.
Motivado por la curiosidad y lo estimulante que es para mi cuando estoy utilizando estas herramientas de IA generativa, aprendizaje automático, análisis de datos y arquitectura big data.
Me gustaria basar mi profesión en planificar, construir y mantener sistemas y aplicaciones de datos que sean accesibles para todos. diseñar, ingesta de datos, infraestructura, procesos ETL/ELT, hasta la puesta en marcha de modelos en producción y monitoreo de rendimiento cuidanod la calidad de los datos y mejores prácticas de seguridad.
Hacer estas cosas es algo que disfruto y desarrollar mi carrera es una consecuencia natural de ello.
Me interesa conocer el mundo a través de datos y aportar herramientas que sean útiles basadas en su análisis, además, influir positivamente en la adopción de la IA, utilizandola al servicio de la evolución humana. Con esta visión clara, me interesa promover su uso en objetivos empresariales, sociales e individuales.
Skills | Interest
💻 Datos e IA aplicada: Python, YML, SQL, Pandas, Matplotlib, Modelos de ML: Supervisados, No-supervisados, Redes Neuronales, NLP, CV, Power BI
🧙🏻♂️ MLOps | CI/CD: GIT, Pytest, Github Actions, MLflow.
🧠 Machine / Deep Learning: Scikit Learn, Azure Machine Learning, Pytorch, Tensorflow/Keras, MXnet, RNN, CNN, OpenCV, Word2Vec, Huggingface, Langchain.
☁️ Cloud computing, Big Data: Azure, AWS essentials, Kafka, Flink, airflow, Mage.ai, Pyspark, FastAPI.
⛓️ Seguridad y explicabilidad, impacto social de la IA
Aprendizaje
He realizado cursos y certificaciones de la UE y SEPE, pero estudio mayormente de manera autodidacta mediante libros, realizando casos prácticos y otros cursos en plataformas online como LinkedIn, Microsoft Learn y Coursera.