Carlos Alfredo Torres Cubilla

Data Scientist

Biographie

Carlos Torres ist ein Data Scientist mit fundierten Kenntnissen in Statistik, maschinellem Lernen und Big-Data-Analyse.

Er besitzt sowohl einen Bachelor-Abschluss in Statistik als auch einen Master-Abschluss in fortgeschrittener Analyse multivariater Daten und Big Data von der Universität Salamanca, wo er fundierte Kenntnisse in Programmierung, prädiktiver Modellierung und angewandter Forschung entwickelte.

Carlos verfügt über Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS und Databricks, wo er Machine-Learning-Modelle für reale Anwendungen trainiert und implementiert hat. Zuvor war er bei der Banco General tätig , wo er datenbasierte Lösungen zur Optimierung des Krediteinzugs und zur Steigerung der Rentabilität der Bank entwickelte.

Derzeit konzentriert er sich darauf, seine Expertise in fortgeschrittener Analytik und datengestützter Entscheidungsfindung auszubauen, um wirkungsvolle und effiziente Lösungen zu entwickeln, und erforscht gleichzeitig weiterhin neue Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in realen Kontexten.

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Interessen

Statistiken
Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen
Programmierung

Bildung

Masterstudiengang in fortgeschrittener Analyse multivariater Daten und Big Data,, 2020
Universität von Salamanca
Bachelor-Abschluss in Statistik, 2019, 2019
Universität von Salamanca

Technische Fähigkeiten

Python

Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens, Aufgabenautomatisierung und Datenanalyse

R

Fortgeschrittene statistische Analyse, Visualisierung und prädiktive Modellierung

Databricks

Aufbau und Bereitstellung von Daten- und Machine-Learning-Pipelines in kollaborativen Umgebungen

MLflow

Experimentmanagement und Produktionsbereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens

AWS

Erfahrung mit S3, EC2 und QuickSight für cloudbasierte Analysen

Git

Versionskontrolle, kollaborative Arbeitsabläufe und reproduzierbare Entwicklung

SQL

Grundlegendes Verständnis zum Interpretieren und Bearbeiten von Anfragen

Markdown

Klare und strukturierte technische Dokumentation in reproduzierbaren Umgebungen

HTML

Grundkenntnisse der HTML-Struktur zur Ergebnisdarstellung oder Inhaltsintegration

Fähigkeiten

Analytisches Denken

Fähigkeit, Informationen zu analysieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen

Problemlösung

Kritischer und kreativer Ansatz zur Bewältigung komplexer Herausforderungen

Anpassungsfähigkeit

Flexibilität in dynamischen Umgebungen und Offenheit für neue Technologien

Kontinuierliches Lernen

Engagement für lebenslanges Lernen und berufliche Weiterentwicklung

Effektive Kommunikation

Klarheit und Einfühlungsvermögen bei der Vermittlung technischer und strategischer Ideen

Führungspotenzial

Fähigkeit, Teams zu motivieren, anzuleiten und zu koordinieren, um gemeinsame Ziele zu erreichen

Erfahrung

Banco General

Panama-Stadt, Panama

Jan 2021 – Feb 2025

Senior Data Scientist

Apr 2022 – Feb 2025

Leitete strategische Advanced-Analytics-Projekte im Bankwesen (u. a. Delinquenz Prognosen und Optimierung des Forderungsmanagements) und erzielte dabei erhebliche Verbesserungen bei Portfolio-Rückflüssen.
Entwickelte und implementierte Machine-Learning-Modelle (Scikit-learn, LightGBM, XGBoost), die mit skalierbaren Pipelines in Databricks in Produktion eingesetzt und über MLflow überwacht wurden.
Konzipierte robuste ETL-Pipelines in PySpark zur Versorgung von Executive Dashboards in AWS QuickSight und optimierte so die datengetriebene Entscheidungsfindung für das Senior Management.
Betreute ein Team von Data Scientists und Engineers und förderte Standards im Bereich Data Engineering und Visualisierung im Einklang mit internationalen Best Practices.

Data Scientist

Jan 2021 – Mar 2022

Beteiligung an End-to-End-Analytics-Projekten (u. a. Kreditkarten-Churn, Versicherungsverkäufe, Next Best Product) sowie Integration prädiktiver Modelle in Geschäftsprozesse für Inkasso und Risiko.
Automatisierte ETL-Prozesse in PySpark und entwickelte prädiktive Modelle in Python, wodurch die Skalierbarkeit und Effizienz analytischer Abläufe erhöhten wurden.
Erstellte Finanzberichte mit Visualisierungen, die sowohl auf technische als auch nicht-technische Zielgruppen zugeschnitten waren, und erleichterte so die Kommunikation von Ergebnissen.

STAT-UP

München, Deutschland

Praktikum im Bereich Data Science

Feb 2020 – Apr 2020

Implementierte ETL-Prozesse in R (Tidyverse), um Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und zu bereinigen.
Entwicklung einer interaktiven Shiny-Anwendung für multivariate Analysen zur verbesserten Datenexploration.
Erstellung dynamischer HTML-Reports mit interaktiven Visualisierungen zur besseren Kommunikation von Ergebnissen für internationale Kunden.

Statistikabteilung der Universität Salamanca

Salamanca, Spanien

Statistikpraktikant

Sep 2018 – Jan 2019

Beratete Studierende beim Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden in akademischen Projekten.
Unterstützung der Lehre in angewandten Statistik-Kursen und Förderung des Einsatzes analytischer Tools.

Projekte

Veröffentlichungen

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Mitzi Cubilla-Montilla, Andrés Castillo, Carlos Alfredo Torres Cubilla (2026). Cross-National Patterns of Quality of Life According to HDI Levels: A Multivariate Approach Using Partial Triadic Analysis. Regional Science and Environmental Economics, 3(1), 2.

Zitieren Journal DOI PDF

Mitzi Cubilla-Montilla, Nathalia Tejedor-Flores, Carlos Alfredo Torres Cubilla (2022). What environmental sustainability practices do universities manage for sustainable development. 2022 8th International Engineering, Sciences and Technology Conference (IESTEC).

Zitieren DOI

Mitzi Cubilla-Montilla, Ana Belén Nieto-Librero, M. Purificación Galindo-Villardón, Carlos Alfredo Torres Cubilla (2021). Sparse HJ Biplot: A New Methodology via Elastic Net. Mathematics, 9(11).

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