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Pedro Muñoz

data scientist, experto en machine learning & ai

Puede desplazarse Madrid

  • 40.4167
  • -3.7036
Super Malter
Malt Linker
Proponer un proyecto El proyecto sólo comenzará si aceptas el presupuesto de Pedro.
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Localización y desplazamiento

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

Preferencias

Duración del proyecto
  • ≤ 1 semana
  • ≤ 1 mes
  • Entre 1 y 3 meses
  • Entre 3 y 6 meses
  • ≥ 6 meses

Verificaciones

Influencia

Idiomas

Categorías

Habilidades (18)

  • BigData
  • Principiante Intermediario Confirmado
  • Data Science
  • NLP
    Principiante Intermediario Confirmado
  • Principiante Intermediario Confirmado
    David Calvo
    1
  • Principiante Intermediario Confirmado

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.

Portfolio:

Portfolio solo accesible para usuarios registrados

Experiencia

Atrevia - Atrevia Comunicación - Atrevia

Desarrollo de una plataforma para el seguimiento de la legislación española

Madrid, España

mayo de 2021 - julio de 2021 (2 meses)

El proyecto consistió en dos partes:

1. Desarrollo de algoritmos de web scraping para 37 boletines oficiales de España con frecuencia diaria de actualización
2. Plataforma para visualización, consulta y edición de los resultados obtenidos por los bots de seguimiento

WhiteBox Machine Learning

Edición de software

Engineering Lead & Managing Partner

Madrid, España

octubre de 2019 - Hoy (1 año y 11 meses)

Dirijo 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 Bidoop

Edición de software

Senior Data Scientist

Madrid, España

abril de 2018 - octubre de 2019 (1 año y 6 meses)

TAREAS:
✅ 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, OpenCV

LOGROS:
✅ 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)
Spark Deep Learning computer vision LightGBM Airflow Scikit-learn Tensorflow Amazon Web Services opencv pandas Scala Python scapy spacy

Ironhack - Ironhack School

Educación & e-learning

Lead Teacher Data & Analytics

Madrid, España

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

1 proyecto Malt

(1 nota)

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