Actuario @ ITAM • Maestría en Ciencia de Datos @ ITAM
Machine Learning Engineer • Risk Analytics • MLOps • Cloud AI
Soy actuario y estudiante de Maestría en Ciencia de Datos en el ITAM, enfocado en el desarrollo de sistemas de Machine Learning y soluciones analíticas aplicadas a riesgo financiero, crédito y seguros.
Tengo experiencia construyendo pipelines reproducibles y arquitecturas MLOps utilizando AWS, Docker y SageMaker, combinando modelación estadística, machine learning e infraestructura cloud.
Actualmente trabajo en proyectos relacionados con:
- Credit Risk Modeling
- Financial Machine Learning
- Explainable AI (SHAP/LIME)
- Inferencia causal
- Forecasting y modelos dinámicos
- MLOps & Cloud AI
- Deployment de modelos en producción
- Aplicaciones analíticas con Streamlit
Modelo de scoring crediticio utilizando enfoques lineales y no lineales para aprobación de crédito.
R • tidymodels • Random Forest • XGBoost • SHAP • LIME
- Optimización de umbral con índice de Youden
- Evaluación con ROC-AUC y balanced accuracy
- Interpretabilidad global y local
- Comparación entre modelos tradicionales y ensemble methods
Pipeline productivo end-to-end desplegado sobre AWS utilizando contenedores y SageMaker BYOC.
Python • Docker • AWS SageMaker • ECS • ECR • S3 • Streamlit
- Arquitectura modular (
src/) - BYOC containers en SageMaker
- Logging y validación automática
- Entrenamiento reproducible
- Feature engineering temporal
- Batch inference
- Deployment cloud-ready
Proyecto de series de tiempo para predicción de demanda utilizando variables temporales y análisis exploratorio.
Python • pandas • scikit-learn
- Forecasting temporal
- Ingeniería de variables
- Modelado predictivo de demanda urbana
Predicción de cancelación de reservaciones hoteleras utilizando técnicas de clasificación y manejo de desbalance.
R • Python • tidymodels • SMOTE
- Manejo de clases desbalanceadas
- Comparación de modelos lineales vs ensemble
- Evaluación de sensibilidad y especificidad
- AWS SageMaker
- AWS ECS/Fargate
- AWS S3
- AWS ECR
- PostgreSQL
- Docker
- Streamlit
- GitHub Actions
- ML Pipelines
- Batch Inference
- Feature Engineering Pipelines
- Model Deployment
- Logging & Monitoring
- Credit Risk & Risk Analytics
- Financial Machine Learning
- Causal Inference
- Explainable AI (XAI)
- Bayesian Modeling
- MLOps & Cloud AI
- Decision Making Under Uncertainty
- Arquitecturas MLOps en AWS
- SageMaker Pipelines & BYOC
- Inferencia causal aplicada
- Forecasting y modelos dinámicos
- Deployment de modelos en producción
- Aplicaciones analíticas con Streamlit
Abierto a colaborar en proyectos relacionados con:
- Machine Learning
- Risk Analytics
- Financial Modeling
- Data Science
- MLOps
- Actuaría cuantitativa
- Cloud AI Solutions
"Lo que no se mide, no se puede mejorar."