Soy un matemático altamente cualificado que ha desarrollado una exitosa carrera como científico de datos e ingeniero de aprendizaje automático durante los últimos cinco años. Mi máster en Matemáticas me ha dotado de una sólida base en la resolución de problemas. Estoy profundamente inmerso en todo, desde la ingeniería de datos hasta MLOps, empujando con entusiasmo los límites con Python y una amplia gama de tecnologías como GCP, Kubernetes, MLflow, Kubeflow, Hugging Face y Langchain. En Globant, recientemente me he enfocado en aprovechar Kubeflow para orquestar el ciclo de vida de los modelos de Machine Learning para un cliente, asegurando que cada fase, desde el entrenamiento hasta el despliegue y el monitoreo del modelo, se ejecute sin problemas y de manera eficiente. Además, estoy desarrollando soluciones innovadoras utilizando Large Language Models. Como parte de mi papel como profesor en EAFIT, he estado enseñando cursos de posgrado como «Applied Machine Learning» y «Statistical Learning» dentro del programa de maestría de Data Science, moldeando las mentes de la próxima generación de profesionales de datos.