Soy un profesional con una sólida trayectoria en Ingeniería Industrial y de Sistemas, especializado en la gestión de servicios y optimización de operaciones, actualmente transformando entornos de negocio a través de la Ciencia de Datos.
Mi experiencia liderando operaciones técnicas, control de inventarios y estrategias de posventa me permite abordar los problemas de datos con una mentalidad orientada a la eficiencia, los costos y el valor empresarial. Automatizo procesos, construyo modelos predictivos y traduzco variables operativas complejas en soluciones analíticas estructuradas.
- 🌍 Ubicación: Guasave, Sinaloa, México.
- 🎓 Formación: Especialización práctica e intensiva en Data Science a través de TripleTen LatAm.
- 🌐 Comunidad: Miembro activo del Google Developer Program.
- 🎯 Áreas de Interés: Consultoría Tecnológica, Finanzas, Fintech, Banca y Optimización Operativa.
- Optimización de Operaciones y Posventa: Amplia experiencia en la gestión de servicios e inventarios dentro de los sectores automotriz y de maquinaria agrícola, colaborando con marcas globales como Nissan y New Holland.
- Retención y Fidelización: Desarrollo de estrategias analíticas para mitigar la pérdida de clientes (churn) y maximizar el ciclo de vida del consumidor (LTV).
- Activos Digitales: Enfoque analítico avanzado aplicado al mercado de criptomonedas y tecnologías blockchain para la evaluación de riesgos y toma de decisiones financieras.
Lenguajes y Librerías de Datos:
*Modelado predictivo avanzado y optimización con XGBoost y LightGBM*
Workflows y Gestión de Proyectos:
| Proyecto | Descripción | Algoritmos / Herramientas |
|---|---|---|
| 🚗 AutoSmart-Retention | Modelo de Machine Learning enfocado en predecir el abandono de clientes (churn) en el sector automotriz. Precisión del 88%, diseñado para la toma de decisiones en estrategias de retención posventa. | Python, Scikit-Learn, XGBoost, Clasificación |
| 🛢️ OilyGiant | Identificación de 200 ubicaciones óptimas para pozos petroleros mediante técnicas de bootstrapping. Mitigación de riesgos financieros y maximización del beneficio neto. | Python, Bootstrapping, Análisis de Riesgo |
| 🥇 Gold Recovery | Modelo predictivo para estimar la concentración de oro en los procesos de purificación minera, optimizando los parámetros de producción en tiempo real. | Python, Regresión Avanzada, EDA |
| 🚖 Sweet Lift Taxi | Predicción de demanda horaria de taxis en aeropuertos utilizando análisis de series temporales para optimizar la logística de flotas en horas pico. | Python, Series Temporales, LightGBM |