Chile
Como se puede apreciar en mi perfil, soy astrónomo quien luego decidió explorar el mundo de la inteligencia artificial. Para aquello realicé un doctorado en ciencias de la computación donde desarrollé y aprendí diversas técnicas como Data Scientist, Machine Learning y Deep Learning. Dentro de mi experiencia ganada, ésta recae en lo académico y en lo empresarial o laboral: En lo académico indagué y desarrollé conocimientos en lo que es "feature engineering" el cual consiste en el reconocimiento de patrones extrayendo información de los datos, aplicación de modelos de aprendizaje automático, tanto en modelos supervisados como no supervisados, para clasificar y predecir sobre diferentes tipos de datos (imágenes, texto, series de tiempo, datos estructurados), también exploré el área de los sistemas recomendadores, por último, desarrollé redes neuronales con librerías como pytorch y tensorflow. Dentro de lo académico también tuve la responsabilidad de enseñar y ayudar como tutor de diplomados ejercidas por la Pontificia Universidad Católica de Chile sobre la misma área. En el ámbito laboral, he desarrollado una red neuronal para hacer predicciones, con ello hacer códigos que automatizan procesos para facilitar el uso de estas tecnologías a un usuario sin mucho conocimiento en el área. Además de mis aptitudes técnicas, también es importante destacar que dentro de mi formación he desarrollado la habilidad de querer adquirir siempre más conocimiento al respecto de lo que se está haciendo, tengo varios lemas de vida, pero uno de ellos es el famoso cliché que me representa bastante y éste es: "Si hay algo que no sé, diré que no lo sé, pero el día de mañana ténganlo por seguro que lo sabré"
A partir de bases de datos internas del banco y de información del sistema financiero, desarrollo análisis, estudios y reportes que apoyan la toma de decisiones de distintas áreas, con foco principal en Riesgo Crédito. Asimismo, participo en la automatización y optimización de procesos analíticos, incluyendo el cálculo y seguimiento de campañas, contribuyendo a mejorar la eficiencia operativa y la calidad de la información entregada.
en breves palabras se tenía que crear un algoritmo para predecir energías ceneradas a futuro por hidroeléctricas del sistela ENEL. Se usó un modelos Seq2seq con base en Redes Neuronales Recurrentes.