Conjunto de habilidades profesionales (21)
Máximo en pocas palabras
+10 años de experiencia 💻
Comencé mi carrera como ingeniero electrónico en Indra. Pero descubrí la inteligencia artificial y me apasioné con ello.
Gracias a estudiar por mi cuenta, en mi siguiente empresa (Arquimea) conseguí trabajar como machine learning engineer, especializado en el área de visión. Trabajo que sigo desarrollando en mi actual empresa (Sener Aeroespacial).
Ahora estoy enfocando mi carrera a la parte de IA generativa. Sigo estudiando por mi cuenta y compartiendo mi conocimiento en mi blog personal, donde sobre todo escribo posts sobre LLMs
Puedes ver todo mi conocimiento en mi página web
Experiencia
- BraventAi tech leadTELECOMUNICACIONESseptiembre de 2024 - Hoy (3 meses)
- Liderazgo Técnico: Proporcionar orientación y liderazgo técnico, asegurando la coherencia en la arquitectura, el diseño y las mejores prácticas de codificación.
- Toma de Decisiones Técnicas: Evaluar y seleccionar las tecnologías, frameworks y herramientas adecuadas para implementar la arquitectura del sistema
- Proponer nuevas soluciones en el área / innovación.
- Desarrollar software según los estándares establecidos y con una complejidad alta y en plazos cortos
- Supervisión del Desarrollo: Supervisar el desarrollo del código, garantizando la calidad, el cumplimiento de los estándares y la implementación exitosa.
- Colaboración para la correcta gestión de proyectos técnicos
- Evaluar de Riesgos Técnicos
- Ayudar a la resolución de Problemas Técnicos
- Comunicación clara y efectiva
- Mantenerse actualizado con las últimas tecnologías y tendencias en el campo
- Sener AeroespacialMachine learning engineer / Generative and LLM engineerAERONÁUTICA & AEROESPACIALseptiembre de 2022 - septiembre de 2024 (2 años)Madrid, EspañaJunto al resto del equipo de IA desarrollo redes convolucionales de segmentación, detección de objetos mediante YOLO y profundidad (depth).Ausumí la optimización de las redes con TensorRT. Ejecución más rápida de las redes y menos uso de memoria VRAM.Implementación de flujo de trabajo para crear imágenes sintéticas mediante IA generativa, con modelos basados en stable diffusion.Estudio de uso de LLMs personalizados. Estudio del estado del arte (Llama, Mixtral, Mamba, ...), frameworks (langchain, llamaindex, ollama, ...), búsqueda (RAG), fine tunning (PEFT, SFT, RM, PPO, DPO, LoRA). Propuesta de casos de uso en proyectos pilotoLiderazgo, mentoría, ayuda en la mejora del plan de carreraPrincipales tecnologías: Python, Pytorch, TensorRT, IA generativa, LLM, Stable diffusion, langchain, transformers, llamaindex, Docker, Git, Azure
- ArquimeaMachine learning engineerAERONÁUTICA & AEROESPACIALoctubre de 2017 - julio de 2022 (4 años y 10 meses)Madrid, EspañaLos principales proyectos en los que trabajé fueron* UAV Autopiloto- Liderazgo en el diseño de un único HW y FW. Reducción drástica del coste de diseño, compras y montaje.- Introducción de algoritmos de detección de objetos con redes neuronales convolucionales basadas en YOLO, ahorrando tener que comprar dispositivo específico de 2000€.- Investigación de geoposicionamiento por vídeo y redes neuronales convolucionales, mediante el cual el UAV ya no era dependiente del GPS, cosa que en entornos de guerra electrónica es muy sensible.- Principales tecnologías: Python, Pytorch, redes neuronales convolucionales, YOLO, Jetson Nano, Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn* Medidor de vibraciónAlgunos detonadores se explotan por impacto, por lo que es importante medir bien la vibración que se produce dentro del detonador.En este proyecto se metió una pequeña electrónica que recibía alimentación transformando la energía del impacto en energía eléctrica. Esa energía duraba milisegundos. En ese poco tiempo había que ser capaz de encender el microprocesador cargando lo necesario, leer datos de un acelerómetro y guardarlos en una memoria. Mi función fue desarrollar el FW encargado de ello* SAZECActualmente las minas antipersona están prohibidas, por lo que en entornos de guerra se tienen que usar sistemas de detonación controlables y que si se abandonan no exploten.SAZEC era un sistema de explosivos dotados con sensores. En conjunto creaban una red mallada de comunicación. De manera que una persona podía detonar uno desde una unidad de control.Mi función fue el desarrollo FW
Recomendaciones externas
Formación
- Electronic engineeringUniversidad Complutense de Madrid2011
Certificados
- EF SET English level Certificate - 56/100 - Equivalente B2EF SET2023