Conjunto de habilidades profesionales
Habilidades profesionales clave
Otras habilidades profesionales (13)
Pedro en pocas palabras
En una frase: "Diseño sistemas de Inteligencia Artificial para empresas."
Además de mi experiencia profesional, soy el campeón de la AWS DeepRacer League en España, donde desarrollé un modelo de conducción autónoma usando Reinforcement Learning que me llevó a representar a España en el mundial de conducción autónoma en Las Vegas.
Experiencia
- Atrevia - Atrevia ComunicaciónDesarrollo de una plataforma para el seguimiento de la legislación españolamayo de 2021 - julio de 2021 (2 meses)Madrid, EspañaEl proyecto consistió en dos partes:1. Desarrollo de algoritmos de web scraping para 37 boletines oficiales de España con frecuencia diaria de actualización2. Plataforma para visualización, consulta y edición de los resultados obtenidos por los bots de seguimiento
- WhiteBox Machine LearningEngineering Lead & Managing PartnerEDICIÓN DE SOFTWAREoctubre de 2019 - Hoy (4 años y 12 meses)Madrid, EspañaDirijo la rama de Data Engineering de la empresa que fundé junto con mi socio David Cañones. En nuestra empresa nos basamos en tres pilares a la hora de hacer los proyectos:✅ Excelencia Técnica: Nos gusta lo que hacemos. Nos dedicábamos a trabajar con datos antes de que se pusiera de moda e incluso hemos ganado algunos premios por el camino, como la AWS DeepRacer en 2019.✅ End-to-End: Cubrimos las necesidades de los proyectos de Inteligencia Artificial de principio a fin. Desde la adquisición de los datos adecuados, el procesamiento de los mismos, el desarrollo del modelo, su puesta en producción y su monitorización.✅ Resultados, no humo: Somos perfiles técnicos. No nos dedicamos a hacer PowerPoints ni a vender humo a nuestros clientes. No tenemos equipo comercial. Nuestra trayectoria basada en la excelencia técnica y las opiniones de nuestros clientes hablan por nosotros.
- Pragsis BidoopSenior Data ScientistEDICIÓN DE SOFTWAREabril de 2018 - octubre de 2019 (1 año y 7 meses)Madrid, EspañaTAREAS:✅ Desarrollo de modelos de Machine Learning utilizando las herramientas tradicionales (scikit-learn, XGBoost, lightGBM) y Deep Learning (TensorFlow, Keras).✅ Procesamiento de grandes cantidades de datos utilizando computación paralela y distribuída (Spark, Dash, Celery).✅ Productivización de modelos de Machine Learning: MLFlow.✅ Orquestación de pipelines utilizando Apache Airflow.✅ Python toolkit para Data Science: pandas, matplotlib, plotly, numpy...✅ Seguimiento en vivo de personas en autobuses con técnicas de WiFi sniffing: Scapy✅ Computer vision: edge TPU, tflite, OpenCVLOGROS:✅ Mejora de 10 puntos en la predicción de producción de energía eléctrica en parques eólicos.✅ Reducción de los tiempos de cálculo de Spark en pipelines: desde los días hasta pocos minutos✅ Desarrollé un sistema de seguimiento en vivo para detectar personas utilizando técnicas de computer vision optimizadas para los requisitos de hardware de bajo consumo (Google Edge TPU, Raspberry Pi)
3 proyectos Malt
2 recomendaciones externas
DA
CB
David Adrián Cañones Castellano y 1 otra persona recomiendan a Pedro
29/5/2019
Cuando llegué por primera vez a la empresa hace un año, me llamó la atención que Pedro tenía una cola de compañeros esperando su consejo para diversos proyectos. Después de trabajar codo con codo con Pedro, puedo decir que su reputación es bien merecida: es uno de los mejores científicos de datos en Madrid y hay muy pocas personas a su nivel en todo el mundo. Juntos, trabajamos en los proyectos más complejos y desafiantes de nuestra empresa con resultados sobresalientes e incluso nos aventuramos a crear algunos productos juntos. Lo más excepcional de Pedro es que puede aprender cualquier cosa sobre la marcha y siempre logra encontrar soluciones simples y elegantes en un tiempo récord. Cuando las cosas se ponen serias, quieres tener a Pedro en tu equipo.
Formación
- Máster en Big DataFormación Hadoop2018El máster está diseñado para aprender todo lo necesario para poder abordar un proyecto de Big Data con garantías: arquitectura de un clúster de Hadoop, desarrollo y análisis de aplicaciones MapReduce, desarrollo de aplicaciones "en memoria" con Apache Spark, almacenamiento NoSQL y el resto de herramientas disponibles para implementar su arquitectura / aplicación de Big Data (Flume, Sqoop, SolR, etc.)
- Máster en Matemática IndustrialUniversidad Politécnica de Madrid2016Máster en Matemática aplicada siendo el número 1 de la promoción.
- Ingeniero AerospacialUniversidad Politécnica de Madrid2014Graduado en Ingeniería Aerospacial con premio al Aprovechamiento Académico Excelente (5% mejores expedientes)
Certificados
- Certificate in Advanced English (C1)Cambridge University2015