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Iñaki Sainz De Murieta

senior data scientist - phd

Puede desplazarse Madrid , Madrid

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Proponer un proyecto El proyecto sólo comenzará si aceptas el presupuesto de Iñaki.
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Localización y desplazamiento

Localización
Madrid, España
Puede trabajar en tus oficinas en
  • Alrededor de Madrid y 50 kms
  • Alrededor de Madrid y 60 kms

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Habilidades (20)

Iñaki en pocas palabras

Soy Doctor e Ingeniero en Informática, con Másters en Inteligencia Artificial, Biología Sintética y Biología de Sistemas.

Mi experiencia recorre sectores tan diversos como las Ciencias de la Vida, Salud, Logística, Comercio Electrónico o Gran Consumo. Cuento con una amplia experiencia en el desarrollo de modelos predictivos (y prescriptivos) utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.

Soy agnóstico en tecnología. Me siento cómodo desarrollando en R o en Python; explorando bases de datos relacionales, explotando clusters de Hadoop usando Hive o Presto o desarrollando sobre Spark; desarrollando servicios web en Java o apps en Javascript. Me adapto con facilidad al paisaje tecnológico de cualquier proyecto.

En otra vida fui consultor de sistemas ERP y tuve ocasión de trabajar en proyectos muy grandes y saborear la dirección de proyectos con gente a mi cargo. Vería con buenos ojos asumir roles de dirección en proyectos de ciencia de datos o big data.

Portfolio:

Portfolio solo accesible para usuarios registrados

Experiencia

Previsión de reclutamiento de pacientes en estudios clínicos

Sector médico

Universal Diagnostics

enero de 2019 - junio de 2019

Para cada centro colaborador de un estudio clínico, previsión del número de pacientes y la distribución de condiciones (control vs enfermedad).
Análisis de series temporales, estacionalidad.

Sistema de validación de datos clínicos

Sector médico

Universal Diagnostics

agosto de 2018 - diciembre de 2018

Sistema de validación de datos clínicos de pacientes, en dos fases:
- sistema experto basado en reglas, representando criterios de consistencia en los datos;
- detector de anomalías, alertando sobre registros que, cumpliendo las reglas de consistencia, no se ajustan a la distribución estadística de los datos históricos.
Trabajo desarrollado en colaboración con el departamento de estudios clínicos.

Modelos predictivos para diagnóstico de cáncer

Sector médico

Universal Diagnostics

octubre de 2017 - julio de 2018

Desarrollo de modelos para predicción de cáncer a partir de datos clínicos y marcadores biológicos en sangre de pacientes. Trabajo desarrollado en cooperación con el departamento de I+D.

Aprendizaje supervisado, selección de variables, random forest, regresión logística, procesos gausianos.

Predicción de incidencias en productos on-line

E-commerce

Empresa de comercio electrónico

abril de 2017 - octubre de 2017

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