Miguel A.

Data Scientist

Spain

Luotettava jäsen vuodesta 2025

7 vuoden kokemus

Uransa aikana Miguel on antanut merkittävän panoksen IBM:ssä, Banco Santanderissa ja Atosissa, ja hän on muun muassa kirjoittanut neljä patenttia luonnollisen kielen käsittelyn ja syväoppimisen alalla. Hänet on palkittu HackThatStartup Datathonin voittajana, ja hän toimii myös IBM:n tekoälyhaasteiden tuomarina.

Miguel on lisännyt suorituskykyä jopa 30 prosenttia eri järjestelmien välillä ja johtanut menestyksekkäästi monialaisia tiimejä, jotka ovat toimittaneet yritystason tietotuotteita. Hänellä on Microsoftin, AWS:n ja IBM:n sertifioinnit, ja hän tekee parhaillaan tohtorintutkintoa Katalonian teknillisessä yliopistossa. Yhdistämällä syvällisen teknisen osaamisen ja liiketoimintaymmärryksen Miguel on omistautunut innovoinnin edistämiseen ja vaikuttavien tekoälyratkaisujen luomiseen.

Tärkein asiantuntemus

Google Cloud6 vuotta

Azure5 vuotta

AWS4 vuotta

MySQL7 vuotta

30+

Kokemus4

Data Scientist

IQVIA•

Healthcare

Apr 2022 · 4v 6k

Johti tekoäly- ja ML-aloitteita, mukaan lukien lääkkeiden kysynnän ennustemallien kehittäminen, mikä vähensi ennustevirheitä 20 prosenttia ja paransi toimitusketjun luotettavuutta.
Suunnitteli ja otti käyttöön NLP:tä ja syväoppimista käyttävän lääkkeiden täsmäytysjärjestelmän, optimoi reseptien käsittelyn ja paransi potilastuloksia.
Kehitti Databricksin ja Azure ML:n kauttaaltaan toimivia ML-putkistoja ja varmisti skaalautuvat ja toistettavat työnkulut suurille terveydenhuollon tietokokonaisuuksille.
Parannettiin olemassa olevien mallien suorituskykyä jopa 30 % edistyneellä hyperparametrien virityksellä, ominaisuuksien suunnittelulla ja mallin optimoinnilla.

AWS

Databricks

Apache Spark

Python

AWS Lambda

15+

Data Scientist

Banco Santander•

Banking and Finance

Jan 2021 - Mar 2022 · 1v 2k

Suunnitteli ML-malleja petosten havaitsemiseen ja riskipisteytykseen, mikä vähensi vääriä positiivisia tuloksia 15 prosenttia ja vahvisti samalla petosten ehkäisyä.
Sovelsi syväoppimistekniikoita luottopisteytysmallien optimoimiseksi, mikä lisäsi hyväksymisprosenttia vaarantamatta riskinottoa.
Otettiin käyttöön Spark-pohjaisia putkilinjoja, joiden avulla voidaan käsitellä suurtaajuista transaktiodataa, mikä mahdollistaa nopeammat oivallukset ja päätöksenteon.

MySQL

AWS

Apache Spark

Python

AWS Lambda

11+

Data Scientist

IBM•

Information Technology (IT) and Services

Jan 2017 - Dec 2020 · 3v 11k

Kehitti NLP- ja syväoppimisratkaisuja, jotka johtivat neljään patenttihakemukseen muun muassa keskustelevan tekoälyn, tekstin tiivistämisen ja automaattisen luokittelun aloilla.
Rakensi tuotantokelpoisia ML-putkistoja yritysasiakkaille, paransi mallien selitettävyyttä ja lisäsi hyväksyntää säännellyillä toimialoilla.
Yhteistyössä IBM:n tutkimusryhmien kanssa nopeutettiin syväoppimistekniikoiden integrointia asiakasvalmiisiin tuotteisiin.

AWS

Python

AWS Lambda

AWS S3

Azure

13+

Data Scientist

Atos•

Information Technology (IT) and Services

Sep 2015 - Dec 2016 · 1v 3k

Pioneerina syväoppimisen tutkimushankkeissa, jotka johtivat patenttihakemuksiin, jotka keskittyivät neuroverkkojen optimointiin ja semanttiseen hakuun.
Sovelsi koneoppimismalleja suuriin yritystietoaineistoihin ja tuotti ennakoivia oivalluksia, jotka paransivat asiakkaiden päätöksentekoa.
Yhteistyö T&K-tiimien kanssa skaalautuvien arkkitehtuurien suunnittelemiseksi ML:n käyttöönottoa varten tuotantoympäristöissä.
Osallistunut tekoälyä käsitteleviin eurooppalaisiin tutkimuskonsortioihin, osallistunut tieteellisiin julkaisuihin ja tiedon yhteiseen jakamiseen.

MySQL

Apache Spark

Python

Azure

Data Science

Tekniikan huippuosaaminen

Kaikki Data Scientistt, jotka ovat hakeneet Proxifylle, pisteytetään välillä 0–300 insinööritaidon perusteella, joka on yksi viidestä arvioimastamme parametrista. Tämä pistemäärä heijastaa ainoastaan insinööritaitoa, perustuen haastatteluihin, kotitehtäviin, suorissa koodausistunnoissa sekä työn suorituskyvyn arvioinnissa annettuihin tuloksiin. Kaavio näyttää, miten kaikki arvioidut Data Scientistt jakautuvat tässä mittakaavassa, hyväksymisrajamme tälle parametrille sekä missä kohtaa Miguel sijaitsee.