Carlos Alfredo Torres Cubilla

Carlos Alfredo Torres Cubilla

Científico de datos

Biografía

Carlos Torres es un científico de datos con una sólida formación en Estadística, Aprendizaje Automático y Análisis de Big Data.

Cuenta con una Licenciatura en Estadística y un Máster en Análisis Avanzado de Datos y Big Data por la Universidad de Salamanca, donde desarrolló sólidas habilidades en programación, modelado predictivo e investigación aplicada.

Carlos tiene experiencia trabajando con plataformas en la nube como AWS y Databricks, donde ha entrenado e implementado modelos de aprendizaje automático para aplicaciones reales. Anteriormente trabajó en el Banco General, donde desarrolló soluciones basadas en datos para optimizar el cobro de préstamos y aumentar la rentabilidad del banco.

Actualmente, se centra en ampliar su experiencia en analítica avanzada y toma de decisiones basada en datos, desarrollando soluciones eficientes y de alto impacto, mientras continúa explorando nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en contextos reales.

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Intereses
  • Estadística
  • Inteligencia artificial
  • Aprendizaje automático
  • Programación
Educación
  • Máster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes y Big Data, 2020

    Universidad de Salamanca

  • Grado en Estadística, 2019

    Universidad de Salamanca

Habilidades técnicas

Python

Desarrollo de modelos de machine learning, automatización de tareas y análisis de datos

R

Análisis estadístico avanzado, visualización y modelado predictivo

databricks
Databricks

Creación y despliegue de pipelines de datos y modelos en entornos colaborativos

mlflow
MLflow

Gestión de experimentos y despliegue en produccion de modelos de machine learning

AWS

Experiencia con S3, EC2, QuickSight para análisis basados en la nube

Git

Control de versiones, trabajo colaborativo y flujo de desarrollo reproducible

SQL

Conocimientos básicos para interpretar y trabajar con consultas

Markdown

Documentación técnica clara y estructurada en entornos reproducibles

HTML

Conocimientos básicos de estructura HTML para presentación de resultados e integración de contenido

Habilidades interpersonales

Pensamiento analítico

Capacidad para analizar información y tomar decisiones basadas en datos

Resolución de problemas

Enfoque crítico y creativo para resolver desafíos complejos

Adaptabilidad

Flexibilidad ante entornos cambiantes y nuevas tecnologías

Aprendizaje continuo

Compromiso con el aprendizaje constante y la mejora profesional

Comunicación efectiva

Claridad y empatía al transmitir ideas técnicas y estratégicas

Leadership Potential

Capacidad para motivar, guiar y coordinar equipos hacia objetivos comunes

Experiencia Laboral

 
 
 
 
 
Banco General
Ciudad de Panamá, Panamá
Jan 2021 – Feb 2025
Científico de Datos Senior

Apr 2022 – Feb 2025

  • Lideré proyectos estratégicos de analítica avanzada en banca, como Delinquency Forecasting y Recovery Optimization, logrando mejoras sustanciales en la recuperación de cartera y reducción de morosidad.
  • Implementé modelos de machine learning (Scikit-learn, LightGBM, XGBoost) desplegados en producción con pipelines escalables en Databricks y seguimiento mediante MLflow.
  • Diseñé procesos ETL robustos en PySpark para alimentar tableros ejecutivos en AWS QuickSight, optimizando la toma de decisiones basada en datos para directivos de alto nivel.
  • Dirigí y mentoricé a un equipo de científicos e ingenieros de datos, impulsando estándares de modelado, ingeniería de datos y visualización alineados con mejores prácticas internacionales.
Científico de Datos

Jan 2021 – Mar 2022

  • Participé en proyectos de analítica end-to-end como predicción de cancelaciones de tarjetas de crédito, ventas de seguros y next best producto to buy, integrando modelos predictivos directamente en procesos de negocio logrando aumentar la colocación de productos en la cartera de clientes.
  • Automatizé procesos ETL en PySpark y desarrollé modelos predictivos en Python, incrementando la escalabilidad y eficiencia de los flujos analíticos.
  • Elaboré reportes financieros con visualizaciones adaptadas a audiencias técnicas y no técnicas, facilitando la comunicación de hallazgos y recomendaciones.
 
 
 
 
 
STAT-UP
Múnich, Alemania
Científico de datos en prácticas
Feb 2020 – Apr 2020
  • Implementé procesos ETL en R (Tidyverse) para consolidar y limpiar datos de diversas fuentes.
  • Desarrollé y desplegué una aplicación interactiva en Shiny para análisis estadístico multivariado, mejorando la exploración y visualización de datos.
  • Creé informes interactivos en HTML con visualizaciones dinámicas, optimizando la comunicación de resultados a clientes internacionales.
 
 
 
 
 
Estadístico en prácticas
Sep 2018 – Jan 2019
  • Asesoré a estudiantes en la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas a proyectos académicos.
  • Apoyé la docencia en cursos de estadística aplicada,fomentando el uso de herramientas analíticas y software estadístico.

Proyectos

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SparseBiplots

SparseBiplots

Paquete R que realiza el HJ-Biplot y las modificaciones introduciendo la penalización Ridge, LASSO y Elastic Net.

Covid-19 en Castilla y León

Covid-19 en Castilla y León

Aplicación web para visualizar la evolución epidemiológica del COVID-19 en Castilla y León, Spain.

PyBiplots

PyBiplots

Librería de Python que realiza los métodos biplots clásicos.

HackForGood 2019

HackForGood 2019

Proyecto realizado para resolver el reto “Inteligencia Artificial para la mejora del Sistema Sanitario”.

Publicaciones Recientes

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(2022). What environmental sustainability practices do universities manage for sustainable development. 2022 8th International Engineering, Sciences and Technology Conference (IESTEC).

Citar DOI

(2021). Sparse HJ Biplot: A New Methodology via Elastic Net. Mathematics, 9(11).

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