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David Adrián Cañones Castellano

data scientist & machine learning engineer

Puede desplazarse Madrid

  • 40.4167
  • -3.7036
High Potential
Malt Linker
Proponer un proyecto El proyecto sólo comenzará si aceptas el presupuesto de David Adrián.
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Localización y desplazamiento

Localización
Madrid, España
Puede trabajar en tus oficinas en
  • Alrededor de Madrid y 15 kms

Preferencias

Duración del proyecto
  • Entre 1 y 3 meses
  • Entre 3 y 6 meses
  • ≥ 6 meses
Sector de negocio
Preferiría evitar:
Educación & e-learning

Verificaciones

Influencia

Github

Github : dcanones dcanones
  • 33 Seguidores
  • 4 Repositorios
  • 4 Gists

Idiomas

Categorías

Habilidades (27)

David Adrián en pocas palabras

✅ Soy un Data Scientist con más de 6 años de experiencia ayudando a empresas e instituciones a tomar mejores decisiones utilizando datos

✅ He realizado con éxito proyectos que abarcan desde el modelado predictivo hasta el diseño de data pipelines, tanto para grandes empresas como para startups

✅ Mi herramienta predilecta es el stack Python para Data Science (pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras, PySpark, etc.)

✅ Trabajo con grandes cantidades de datos (~ GB, TB), utilizando herramientas del ecosistema Big Data (Hadoop, Spark, Hive, Impala, etc.), y también de computación paralela (GPUs)

✅ Soy miembro del equipo ganador de la AWS DeepRacer League en España donde desarrollé un modelo de conducción autónoma usando Reinforcement Learning, quedando en tercera posición y consiguiendo mis compañeros de equipo las otras dos posiciones del podio

✅ En 2019 creé mi propia empresa, una consultora boutique especializada en proyectos de Inteligencia Artificial: WhiteBox, con la que he participado en proyectos para empresas como Ferrovial, Wondo, JOT Internet Media, o Vodafone (entre otras).

✅ Si te gusta mi trabajo, visita mi web:

Portfolio:

Portfolio solo accesible para usuarios registrados

Experiencia

WhiteBox

Edición de software

Lead Data Scientist

Madrid, España

octubre de 2019 - Hoy (2 años)

TAREAS:
✅ Liderar la práctica de la Ciencia de Datos en la empresa
✅ Asesorar a nuestros clientes en su proceso de adopción de IA
✅ Descubrir y probar nuevos algoritmos y bibliotecas e integrarlos en nuestro stack tecnológico

LOGROS:
✅ Ayudamos a muchas compañías, desde grandes empresas hasta empresas medianas y startups a obtener una ventaja competitiva utilizando técnicas de analítica avanzada
✅ Logramos superar desafíos técnicos y culturales en nuestros clientes
✅ Iniciamos una nueva compañía rentable desde el primer momento y conseguimos hacernos hueco en un mercado dominado por grandes empresas
✅ Desarrollamos un nuevo enfoque de consultoría basado en la transparencia extrema con nuestros clientes y un alto estándar de calidad

Pragsis Bidoop (ahora Accenture)

Edición de software

Senior Data Scientist

Madrid, España

julio de 2018 - octubre de 2019 (1 año y 3 meses)

TAREAS:
✅ Desarrollo de modelos de Aprendizaje automático utilizando los frameworks tradicionales (scikit-learn, XGBoost, lightGBM) y de Deep Learning (TensorFlow, Keras)
✅ Puesta en producción y escalado de modelos de Machine Learning usando computación distribuida y paralela (Spark, Dask, Celery)
✅ Orquestación de data pipelines utilizando Apache Airflow
✅ Utilización del stack Python para Data Science para extraer información valiosa de los datos y explicarla al cliente través de visualizaciones e informes utilizando pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly, Bokeh, Seaborn, etc.
✅ Desarrollo de soluciones de Computer Vision mediante el uso de GPUs Nvidia, TPUs Edge de Google, Tensorflow y OpenCV

LOGROS:
✅ Reducción del error en la predicción de la potencia generada de 10 puntos porcentuales para un clúster de 13 parques eólicos (aproximadamente 1GW de potencia en total) ubicados en Washington, EE. UU., lo que generó un importante ahorro a nuestro cliente
✅ Desarrollo de un algoritmo de Reinforcement Learning para AWS DeepRacer League, resultando miembro del equipo ganador (posiciones oro, plata y cobre)
✅ Desarrollo de un sistema de seguimiento en vivo de personas con técnicas de Computer Vision (TensorFlow Lite, OpenCV) optimizadas para hardware de bajo consumo (Google Edge TPU, Raspberry Pi) con excelentes resultados
Scikit-learn Python TensorFlow Pytorch Keras Celery XGBoost LightGTM NumPy OpenCV Amazon Web Services Computer Vision

Ironhack School, S.L. - Ironhack School

Educación & e-learning

Lead Teacher Data & Analytics

Madrid, España

julio de 2019 - Hoy (2 años y 3 meses)

Lead Teacher en una de las mejores escuelas digitales actualmente, combinando teórica y práctica para formar a las futuras generaciones de profesionales de los datos. El activo más importante que ofrezco a mis alumnos es mi vínculo y experiencia con proyectos del mundo real.

Kernel Analytics (ahora BCG)

Edición de software

Data Scientist

Madrid, España

octubre de 2017 - julio de 2018 (9 meses)

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Formaciones

Certificados