Lucho

Data Science Engineer
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Sobre mí

Data Science Engineer con 6+ años de experiencia en Machine Learning, Data Engineering, BI y analítica avanzada. Especializado en modelos predictivos, automatización, pipelines de datos, agentes de IA, MLOps y optimización de procesos. Experiencia en Data & AI Governance, AI Safety y entornos cloud (AWS, Azure, GCP), aplicando buenas prácticas de seguridad, calidad de datos y ciberseguridad orientada a entornos de datos e inteligencia artificial. Formación en Ciencia de Datos, Análisis de Sistemas e Ingeniería Industrial. Stack principal: Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Power BI, Tableau, Looker y Qlik. Más de 3 años como docente en Data Science y Machine Learning, además de experiencia liderando proyectos y equipos técnicos end-to-end en analítica e IA.

Python SQL Machine Learning Deep Learning MLOps AI Agents Data Engineering Pandas NumPy Scikit-learn TensorFlow PyTorch Data Visualization Statistics Automation Project Management Cybersecurity AI Safety Data Governance Power BI Tableau Looker Qlik AWS Azure GCP Computer Vision Geospatial Data

Especialidades

Tecnología aplicada con una mirada de producto, reproducibilidad y uso responsable.

Machine Learning & Data

Modelos predictivos, analítica avanzada, Deep Learning y visualización para decisiones basadas en datos.

Generative AI & LLMs

LLMs, agentes de IA, automatización, evaluación y diseño de flujos de trabajo asistidos por IA.

Data Engineering & MLOps

Pipelines, procesos reproducibles, automatización, cloud y operación de soluciones de datos.

AI Safety & Cybersecurity

Gobierno de datos e IA, calidad, seguridad y ciberseguridad aplicada a sistemas de inteligencia artificial.

Cómo trabajo

Del problema y los datos a soluciones medibles, explicables y listas para usar.

Modelos aplicados

Problemas de clasificación, predicción y análisis estadístico con métricas y resultados comunicables.

Automatización y pipelines

Flujos de datos reproducibles que reducen tareas manuales y mejoran la trazabilidad.

Evaluación y métricas

Seguimiento de calidad y desempeño de modelos con métricas claras, trazables y comunicables a negocio.

Documentación y entrega

Entregables claros, documentados y listos para producción, pensados para que el equipo los pueda mantener.

Proyectos

Proyectos aplicados end-to-end: desde el problema de negocio hasta el modelo en producción.

Detección de patentes y rostros en el borde (Edge AI)

Sistema de videovigilancia inteligente sobre 2 cámaras IP conectadas a un DVR Dahua, con inferencia on-device en una Raspberry Pi 4 de 1GB de RAM. Incluye un LLM con fine-tuning para interpretar y corregir las lecturas de matrículas detectadas. Todo el pipeline de visión y el modelo de lenguaje corren optimizados para las limitaciones extremas de memoria del hardware.

Computer Vision Edge AI Raspberry Pi RTSP Fine-tuning LLM OCR Reconocimiento facial

Clasificador de residuos

Modelo de Computer Vision para clasificar residuos por tipo de material y automatizar la separación en el proceso de reciclaje, entrenado con dataset propio. Actualmente en proceso de adaptación a una Raspberry Pi, para operar como solución embebida de bajo costo en el punto de descarte.

Computer Vision Edge AI Raspberry Pi Clasificación de imágenes Sustentabilidad

Estimación de precios de alquiler — CABA y Mendoza

Modelo predictivo de precios de alquiler en Capital Federal (Argentina) y Mendoza, con datos propios obtenidos mediante scraping de Properati y ZonaProp. Incorpora análisis GIS para capturar el efecto de la ubicación (barrio, cercanía a servicios, zonas) sobre el precio, comparando el comportamiento del mercado inmobiliario entre ambas regiones.

Regression Real Estate GIS Web Scraping Geospatial Data Feature Engineering

Detector de somnolencia

Sistema de Computer Vision que monitorea en tiempo real indicadores como cierre prolongado de ojos y bostezos para detectar somnolencia y emitir alertas tempranas, orientado a prevención de accidentes en contextos de conducción u operación de maquinaria. Entrenado con dataset propio.

Computer Vision Real-time Deep Learning Safety

Detector de emociones con Computer Vision

Sistema de reconocimiento de emociones faciales en tiempo real a partir de video, entrenado con dataset propio, clasificando estados emocionales para casos de uso de análisis de experiencia de usuario o monitoreo de atención.

Computer Vision Emotion Recognition Deep Learning Real-time

Predicción de churn

Modelo de clasificación para anticipar la baja de clientes, entrenado sobre dataset propio, con foco en explicabilidad de las variables que más influyen en la decisión, para que el equipo de negocio pueda accionar retención antes de que ocurra la pérdida.

Churn Prediction Clasificación Explainability Scikit-learn

Sistema de recomendación para e-commerce a gran escala

Motor de recomendación híbrido que combina filtrado colaborativo (comportamiento de usuarios similares) con recomendación basada en contenido (atributos de producto), entrenado sobre dataset propio y diseñado para operar sobre grandes volúmenes de datos y catálogos extensos sin perder performance ni relevancia frente a usuarios nuevos.

Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Big Data E-commerce Python

Certificaciones

Certificaciones verificables para reclutadores.

Recursos para alumnos

Material educativo, guías y notebooks disponibles en GitHub.

Repositorio para alumnos
Notebooks, guías y ejercicios de Data Science y Machine Learning.
Mi perfil de GitHub
Proyectos personales, experimentos y contribuciones públicas.

Contacto profesional

Estoy disponible para oportunidades laborales, proyectos de consultoría, colaboración académica o iniciativas relacionadas con Data Science, Machine Learning y automatización.

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