Hola, soy Mario

Experiencia laboral

1. Data Scientist

   Corteva Biologicals

   Enero 2022 - Actualidad

   • Implementé un modelo de machine learning para predicción de demanda de producto, usando SARIMA y análisis de series temporales. Mejoré el error de predicción (sMAPE) un 20% frente al forecast manual, mejorando la planificación y control de stock de operaciones. Desplegado en Streamlit bajo Docker.
   • Desarrollé un algoritmo de clustering para segmentación de clientes por fidelidad, utilizando análisis RFM y k-means. Se identificaron clientes en riesgo, ayudando en la toma de decisiones y la planificación de campañas de marketing focalizadas. Desplegado en Flask bajo Docker.
   • Automaticé flujos ETL para la extracción y reporte de datos de venta desde el ERP (Sage). Permitió dar visibilidad sobre el estado de las ventas al equipo comercial y dirección en la zona de EMEA. Construido en Pentaho y desplegado como tarea programada con envío automático de correo.

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   • Participo en el programa de mentorías como experto en ciencia de datos y machine learning. Ayudo a otros compañeros a aprender sobre IA y ciencia de datos, facilitando el acceso a recursos y material, así como discutir posibles soluciones en diferentes proyectos.
2. Ingeniero de Software (prácticas)

   Corteva Biologicals

   Julio 2021 - Diciembre 2021

   • Introduje metodologías de desarrollo, ayudando al equipo a coordinarse, documentar los proyectos y gestión de tareas. Esto permitió mejorar los tiempos de entrega y la calidad de los productos software.
   • Desarrollé un sistema de ticketing para soporte técnico que permitió al departamento de IT mejorar la respuesta ante incidentes y la satisfacción del usuario final. La aplicación fue desarrollada y desplegada en FileMaker.

Proyectos

Clasificación de géneros musicales

• Pandas

Comparación de diferentes modelos de regresión logística, SVM y árboles de decisión para clasificar el género musical de una canción. Uso de algoritmos no supervisados con k-means y visualización de clusters con PCA. Finalmente, se utilizaron técnicas de ensembles para mejorar el rendimiento.

Employee Turnover Risk

• Tableau
• Python
• Pandas

Proyecto independiente para identificar el riesgo de un empleado de abandonar una empresa usando árboles de decisión.

ADHD Prediction

• Python
• TensorFlow
• PyTorch

Proyecto de final de carrera donde traté de predecir la presencia de TDAH en niños usando datos tabulares y redes neuronales.

Sobre mí

Me llamo Mario y actualmente trabajo como IT Analyst orientado a ciencia de datos y Machine Learning, con +3 años de experiencia.

En mi día a día me encargo de realizar procesos ETL, analizar datos y crear soluciones que aporten valor a la empresa.

En mi tiempo libre toco el bajo 🎸, sobre todo temas de rock. Y me encantan los animales.