Conjunto de habilidades profesionales (14)
Rubén en pocas palabras
Si necesitas a un verdadero profesional para que lidere y desarrolle tu proyecto de Inteligencia Artificial, no busques más.
Con más de diez años de experiencia, un doctorado en Inteligencia Artificial, estancias en universidades de prestigio como la universidad de Cambridge (Departamento de Ingeniería) y la Universidad de Londres (City University of London), tengo las capacidades y los recursos para desarrollar desde cero cualquier proyecto de Inteligencia Artificial que mi cliente necesite.
Como Responsable de Tecnología (CTO) de Biyectiva Technology y con una amplia trayectoria de más de 50 proyectos de Ingeniería, en la actualidad dirijo un equipo de alto rendimiento (de más de 15 personas) con especial foco en el Machine Learning, Vision Artificial, Modelos Predictivos y de Recomendación y Modelos de Clasificación de datos.
Entre los proyectos que he dirigido e implementado puedo destacar:
- Cámara motorizada para seguimiento de personas en tiempo real, con predicción de trayectoria y reconocimiento facial (rendimiento superior a empresas como Huawei o Samsung).
- Sistema automático para el balanceo de generación de energía para plantas energéticas de Iberdrola S.A. (ahorro de costes de generación del orden de las 6 cifras)
- Sistema de Recomendación para productos sugeridos en eCommerce que aumentaba ventas un 54%.
- Sistema de reconocimiento facial para fichaje y análisis de emociones (precisión 98.7%).
- Sistema de detección temprano de fruta en mal estado (reducción de fruta en mal estado superior al 95%).
- Sistema de procesamiento y lectura automático de Facturas, Tickets y Albaranes para extracción de información relevante (cantidades dinerarias, fechas, CIFs, etc.) -precisión del campo 93%-
Contacta conmigo si tienes dudas y analizaré tu proyecto gratis antes de hacerte la propuesta.
Experiencia
- Biyectiva TechnologyCTOseptiembre de 2018 - Hoy (6 años y 5 meses)Spain- Lead the Engineering team, providing strategies and the required expertise to deliver amazing Artificial Intelligence products in a cost-effective manner. - Design products and services to meet customer and market needs - Re-think procedures to optimize work flows
- UPCTPredoctoral researcher and Junior Lecturerseptiembre de 2015 - septiembre de 2019 (4 años)Cartagena Area, SpainI currently research on the impact of state-of-the-art Machine Learning techniques on the Internet of Things and Long-Range Communications. My main focus is on how Reinforcement Learning can derive smart transmission policies for hardware and power-constrained devices. Other areas of interests are general purpose Wireless Sensor Networks, efficient communication protocols, Smart Grids and AI in a broader sense. Teacher of the bilingual group for Fundamental of Telematics and Digital Content Laboratory.
- Department of Engineering at the University of CambridgeVisiting Researcherjulio de 2018 - septiembre de 2018 (2 meses)Cambridge, United KingdomPhD student at the Cambridge University (Department of Engineering). During my stay I studied the application of optimization and Machine Learning techniques to low-power wireless network. The main objective was to improve the QoS of LoRa networks via mathematical optimization.
1 recomendación externa
RM
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Formación
- Doctor of Philosophy - PhDUniversidad Politécnica de Cartagena2018
- Master's degreeUniversidad Politécnica de Cartagena2015
- Dissertation ProjectHeriot-Watt University2014Our experimental plan was to develop a wireless sensor network to support the management of power assets within a substation environment. The network could operate for an extended period of time, and thus was of a low power design. It could communicate across a small substation and was robust enough to survive the loss of several of the network nodes (either due to destruction or loss of communication). The network consisted (in the initial form) of a number of temperature, acceleration and sound sensors. Our intention was to ensure that this wireless network was capable of operating within the noise environment of active electrical equipment and then to use that network to respond to a number of simulated 'disaster cases' in the network to test the network's ability to raise alarms and respond to external stimulus. These tests included heat testing, drop testing and use of the impulse generator and string testing equipment to provide sound impulses.
- Engineer's degreeUniversidad Politécnica de Cartagena2014
- Ingeniero TécnicoUniversidad Politécnica de Cartagena2011