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Carlos González Álvarez

Data Science
  • Tarifa aproximada
    350 € /día
  • Experiencia8-15 años
  • Tasa de respuesta100%
  • Tiempo de respuesta1h
El proyecto se dará por comenzado una vez hayas aceptado el presupuesto de Carlos.
Localización y desplazamiento
Localización
Madrid, España
Trabajo a distancia
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Conjunto de habilidades profesionales (28)
Carlos en pocas palabras
Soy Carlos, Científico de Datos con más de 7 años de experiencia en el desarrollo de modelos de machine learning y análisis de grandes volúmenes de datos. He trabajado en BBVA AI Factory, Santander Consumer Finance y Telefónica, utilizando herramientas como Python, Spark y Azure para mejorar procesos y tomar decisiones basadas en datos. Experto en modelado predictivo, Big Data, y visualización con Power BI y Tableau. Si buscas transformar tus datos en insights valiosos, ¡hablemos!
Experiencia
  • BBVA AI Factory
    Científico de datos
    junio de 2022 - Hoy (2 años y 6 meses)
    Madrid, Spain
    Construcción de modelos de machine learning:

    • Herramientas de Big Data como Spark, Hadoop, Pyspark.
    • Desarrollos en Python (pandas, matplotlib, numpy, sklearn, seaborn, tensorflow).

  • Santander Consumer Finance Europe
    Data Scientist
    julio de 2020 - junio de 2022 (1 año y 11 meses)
    Madrid, Spain
    Construcción de modelos de machine learning, con el objetivo de mejorar los procesos de captación de clientes y renovaciones. Modelos de propensión a la contratación, early termination, modelos de uplif.
    • Desarrollos en Python (pandas, matplotlib, numpy, sklearn, seaborn, tensorflow).
    • Uso de BBDD SQL.
    • Herramientas de Big Data como Spark, Hadoop, Pyspark.
    • Análisis de datos usando modelos estadísticos y machine learning.
    • Azure, Databricks
    • Docker
    • Jupyter Notebooks
    • Herramientas de visualización de datos PoweBI
  • TELEFÓNICA
    Data Scientist
    mayo de 2017 - junio de 2020 (3 años y 1 mes)
    Madrid, Spain
    Data Scientist Telefónica Digital Investigaciones sobre datos de redes sociales aplicando técnicas estadísticas y machine learning para su futura explotación.
    • Desarrollos en Python (pandas, matplotlib, numpy, sklearn, seaborn).
    • Uso de ElasticSearch, Kibana.
    • Uso de BBDD MySQL, SQLite, Cassandra.
    • Herramientas de Big Data como Spark, Hadoop, kafka.
    • Análisis de datos usando modelos estadísticos y machine learning.
    • Procesamiento de lenguaje natural NLP, topic modeling, analisis de sentimiento en castellano, algoritmo de detección de tematica, Tf-idf.
    • Investigación en redes sociales
    • Teoría de Grafos
    • Docker
    • Jupyter Notebooks
    • Herramientas de visualizacion de datos Tableau, Qlik
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