Miguel A.

Data Scientist

Miguel est un ingénieur en IA accompli avec sept ans d'expérience pratique et commerciale dans l'architecture et le déploiement de solutions d'IA/ML utilisant Python, Apache Spark, Azure ML et Databricks.

Au cours de sa carrière, Miguel a apporté d'importantes contributions à IBM, Banco Santander et Atos, notamment en étant l'auteur de quatre brevets dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'apprentissage profond. Il a été reconnu comme l'un des gagnants du Datathon HackThatStartup et fait également office de juré pour les défis d'IA d'IBM.

Miguel a obtenu des gains de performance allant jusqu'à 30 % dans l'ensemble des systèmes et a supervisé avec succès des équipes interfonctionnelles dans la fourniture de produits de données à l'échelle de l'entreprise. Il détient des certifications de Microsoft, AWS et IBM, et poursuit actuellement un doctorat à l'Université polytechnique de Catalogne. Alliant une profonde maîtrise technique et une vision commerciale, Miguel se consacre à la conduite de l'innovation et à la création de solutions d'IA impactantes.

Principale expertise

  • Google Cloud
    Google Cloud 6 ans
  • Azure
    Azure 5 ans
  • AWS
    AWS 4 ans

Autres compétences

  • Scala
    Scala 3 ans
  • Amazon SageMaker
    Amazon SageMaker 3 ans
  • Java
    Java 2 ans
Miguel

Miguel A.

Spain

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Data Scientist

    IQVIA - 3 années 7 mois

    • A dirigé des initiatives en matière d'IA/ML, notamment le développement de modèles de prévision de la demande pour les produits pharmaceutiques, qui ont permis de réduire les erreurs de prévision de 20 % et d'améliorer la fiabilité de la chaîne d'approvisionnement.
    • Conception et déploiement d'un système de correspondance des médicaments utilisant le NLP et l'apprentissage profond, optimisation du traitement des prescriptions et amélioration des résultats pour les patients.
    • Développement de pipelines ML de bout en bout dans Databricks et Azure ML, garantissant des flux de travail évolutifs et reproductibles pour des ensembles de données de santé à grande échelle.
    • Amélioration des performances des modèles existants jusqu'à 30 % grâce à un réglage avancé des hyperparamètres, à l'ingénierie des caractéristiques et à l'optimisation du modèle.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • AWS AWS
    • Databricks Databricks
    • Apache Spark Apache Spark
    • Python Python
    • AWS Lambda AWS Lambda
    • AWS S3 AWS S3
    • Data Science
    • Google Cloud Google Cloud
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Azure ML Azure ML
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • AWS EC2 AWS EC2
    • Redshift Redshift
    • AWS ECS AWS ECS
    • PySpark PySpark
    • Anthropic API Anthropic API

  • Data Scientist

    Banco Santander - 1 an 2 mois

    • Conception de modèles ML pour la détection des fraudes et l'évaluation des risques, ce qui a permis de réduire les faux positifs de 15 % tout en renforçant la prévention des fraudes.
    • Application de techniques d'apprentissage profond pour optimiser les modèles d'évaluation du crédit, ce qui a augmenté les taux d'approbation sans compromettre l'exposition au risque.
    • Introduction de pipelines basés sur Spark pour traiter les données transactionnelles à haute fréquence, ce qui permet d'accélérer la compréhension et la prise de décision.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • MySQL MySQL
    • AWS AWS
    • Apache Spark Apache Spark
    • Python Python
    • AWS Lambda AWS Lambda
    • AWS S3 AWS S3
    • Azure Azure
    • Data Science
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Machine Learning Machine Learning
    • AWS EC2 AWS EC2
    • Redshift Redshift
    • AWS ECS AWS ECS
    • PySpark PySpark

  • Data Scientist

    IBM - 3 années 11 mois

    • Développement de solutions NLP et d'apprentissage profond, qui ont donné lieu au dépôt de quatre brevets dans des domaines tels que l'IA conversationnelle, le résumé de texte et la classification automatisée.
    • Création de pipelines de ML de niveau production pour les entreprises clientes, amélioration de l'explicabilité des modèles et augmentation de l'adoption dans les secteurs réglementés.
    • Collaboration avec les équipes de recherche d'IBM pour accélérer l'intégration des techniques d'apprentissage profond dans les produits prêts à l'emploi.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • AWS AWS
    • Python Python
    • AWS Lambda AWS Lambda
    • AWS S3 AWS S3
    • Azure Azure
    • Data Science
    • TensorFlow TensorFlow
    • NumPy NumPy
    • Keras Keras
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • AWS EC2 AWS EC2
    • Team Leading
    • Redshift Redshift
    • AWS ECS AWS ECS
    • IBM Watson IBM Watson

  • Data Scientist

    Atos - 1 an 3 mois

    • A piloté des projets de recherche sur l'apprentissage profond, qui ont donné lieu à des demandes de brevet axées sur l'optimisation des réseaux neuronaux et la recherche sémantique.
    • Application de modèles d'apprentissage automatique à de vastes ensembles de données d'entreprise, fournissant des informations prédictives qui ont amélioré la prise de décision des clients.
    • Collaboration avec les équipes de R&D pour concevoir des architectures évolutives pour le déploiement du ML dans des environnements de production.
    • Participation à des consortiums de recherche européens sur l'IA, contribuant à des publications scientifiques et au partage des connaissances en collaboration.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • MySQL MySQL
    • Apache Spark Apache Spark
    • Python Python
    • Azure Azure
    • Data Science
    • Google Cloud Google Cloud
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • PySpark PySpark

Éducation

  • DoctoratArtificial intelligence

    Polytechnic University of Catalonia · 2025 - 2029

  • Maîtrise ès sciencesBiostatistics and bioinformatics

    Universidad de Barcelona · 2019 - 2020

  • FormationPython Expert Degree

    Universidad Oberta de Catalunya · 2018 - 2019

  • Maîtrise ès sciencesBusiness Intelligence and TI

    EAE Business School · 2017 - 2018

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