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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- Estadística
- Inteligencia artificial
- Aprendizaje automático
- Programación
Máster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes y Big Data, 2020
Universidad de Salamanca
Grado en Estadística, 2019
Universidad de Salamanca
Habilidades técnicas
Desarrollo de modelos de aprendizaje automático, procesamiento de datos, automatización de tareas y análisis avanzado de datos
Análisis estadístico avanzado, visualización de datos y modelización predictiva
Consulta, transformación y análisis de datos estructurados en plataformas analíticas
Soluciones de datos en la nube, servicios de Azure, gestión de recursos e infraestructura
Almacenamiento, computación y análisis de datos en la nube mediante servicios como S3, EC2 y QuickSight
Desarrollo e implementación de pipelines escalables de ingeniería de datos y aprendizaje automático
Modelado de datos, modelos semánticos, DAX, visualización de datos y desarrollo de dashboards interactivos
Seguimiento de experimentos, gestión del ciclo de vida de modelos y despliegue de modelos de aprendizaje automático
Control de versiones, desarrollo colaborativo y flujos de trabajo reproducibles
Documentación técnica estructurada e informes reproducibles
Estructuración e integración de contenido web para la presentación de resultados analíticos
Habilidades interpersonales
Capacidad para analizar información y tomar decisiones basadas en datos
Enfoque crítico y creativo para resolver desafíos complejos
Flexibilidad ante entornos cambiantes y nuevas tecnologías
Compromiso con el aprendizaje constante y la mejora profesional
Claridad y empatía al transmitir ideas técnicas y estratégicas
Capacidad para motivar, guiar y coordinar equipos hacia objetivos comunes
Experiencia Laboral
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.
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.
- 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.
- 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
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
Aplicación web para visualizar la evolución epidemiológica del COVID-19 en Castilla y León, Spain.
HackForGood 2019
Proyecto realizado para resolver el reto “Inteligencia Artificial para la mejora del Sistema Sanitario”.
Publicaciones Recientes
Certificaciones
Contacto
- carlos221296@gmail.com
- Wedel, 22880