Miguel A.

Data Scientist

Spain

Medlem sedan 2025

7 års erfarenhet

Under sin karriär har Miguel gjort betydande insatser på IBM, Banco Santander och Atos, bland annat som författare till fyra patent inom naturlig språkbehandling och djupinlärning. Han har utsetts till vinnare av HackThatStartup Datathon och fungerar även som jurymedlem i IBM:s AI-utmaningar.

Miguel har drivit fram prestandaförbättringar på upp till 30% i olika system och har framgångsrikt lett tvärfunktionella team som levererar dataprodukter i stor skala. Han har certifieringar från Microsoft, AWS och IBM och håller för närvarande på att doktorera vid Polytechnic University of Catalonia. Miguel förenar djupa tekniska kunskaper med affärsmässig insikt och är dedikerad till att driva innovation och skapa effektiva AI-lösningar.

Huvudsaklig expertis

Google Cloud6 år

Azure5 år

AWS4 år

MySQL7 år

30+

Erfarenhet4

Data Scientist

IQVIA•

Healthcare

Apr 2022 · 4år 6m

Ledde AI/ML-initiativ, inklusive utveckling av modeller för efterfrågeprognoser för läkemedelsprodukter, vilket minskade prognosfelen med 20% och förbättrade tillförlitligheten i leveranskedjan.
Utformade och driftsatte ett system för läkemedelsmatchning med hjälp av NLP och djupinlärning, optimerade receptbehandlingen och förbättrade patientresultaten.
Utvecklade end-to-end ML-pipelines i Databricks och Azure ML, säkerställde skalbara och reproducerbara arbetsflöden för storskaliga dataset inom hälso- och sjukvård.
Förbättrade prestandan hos befintliga modeller med upp till 30% genom avancerad hyperparameterinställning, feature engineering och modelloptimering.

AWS

Databricks

Apache Spark

Python

AWS Lambda

15+

Data Scientist

Banco Santander•

Banking and Finance

Jan 2021 - Mar 2022 · 1år 2m

Utformade ML-modeller för bedrägeridetektering och riskbedömning, vilket minskade antalet falska positiva resultat med 15% samtidigt som bedrägeribekämpningen stärktes.
Tillämpade tekniker för djupinlärning för att optimera kreditbedömningsmodeller, vilket ökade antalet godkännanden utan att äventyra riskexponeringen.
Introducerade Spark-baserade pipelines för att hantera högfrekventa transaktionsdata, vilket möjliggör snabbare insikter och beslutsfattande.

MySQL

AWS

Apache Spark

Python

AWS Lambda

11+

Data Scientist

IBM•

Information Technology (IT) and Services

Jan 2017 - Dec 2020 · 3år 11m

Utvecklade NLP- och deep learning-lösningar, vilket resulterade i fyra patentansökningar inom områden som konversationsbaserad AI, textsammanfattning och automatiserad klassificering.
Byggde produktionsanpassade ML-pipelines för företagskunder, förbättrade modellernas förklaringsgrad och ökade användningen i reglerade branscher.
Samarbetade med IBM Research-team för att påskynda integrationen av tekniker för djupinlärning i kundfärdiga produkter.

AWS

Python

AWS Lambda

AWS S3

Azure

13+

Data ScientistData Scientist

Atos•

Information Technology (IT) and Services

Sep 2015 - Dec 2016 · 1år 3m

Ledde forskningsprojekt inom deep learning, vilket resulterade i patentansökningar med fokus på optimering av neurala nätverk och semantisk sökning.
Tillämpade modeller för maskininlärning på stora företagsdataset och levererade prediktiva insikter som förbättrade kundernas beslutsfattande.
Samarbetade med FoU-team för att utforma skalbara arkitekturer för ML-distribution i produktionsmiljöer.
Deltagit i europeiska forskningskonsortier om AI, bidragit till vetenskapliga publikationer och gemensamt kunskapsutbyte.

MySQL

Apache Spark

Python

Azure

Data Science

Ingenjörsexcellens

Alla Data Scientister som har ansökt till Proxify får ett betyg från 0 till 300 på ingenjörskompetens, en av de fem parametrar vi utvärderar. Detta betyg speglar endast ingenjörskompetens och baseras på intervjuer, hemuppgifter, live-kodningssessioner och/eller prestationer på jobbet. Kurvan visar hur alla utvärderade Data Scientister är fördelade över det intervallet, var vår accepteringsgräns för denna parameter ligger och var Miguel befinner sig.