Carlos Pavia

Soy cientifíco de datos e ingeniero de datos, con más de 10 años de experiencia. Tengo un posgrado en Data Science (Universidad de Buenos Aires). Trabajé en bancos, seguros, telefónicas, y startups, tanto en Argentina como en Brasil. Manejé proyectos de datos end-to-end: desde entender la problemática del negocio, traducirla a objetivos analíticos, desarrollar modelos, resolver detalles técnicos de su implementación, capacitar al usuario final, monitorear los modelos y mejorarlos. Participé en el desarrollo de pruebas de concepto, y evaluación e implementación de nuevas herramientas y metodologías. Soy revisor externo para Manning Publications, evaluando propuestas y sugiriendo mejoras en libros de Data Science: "Feature Stores for Machine Learning", "Real World Network Science with Python", etc. Sumario de tecnologías: MLOps: Docker, K3s, MLFlow, FastAPI, Flask Big Data: Hadoop, Spark, Hive, Databricks Deep Learning: Keras, Tensorflow 2, Pytorch Machine Learning: scikit-learn, XGBoost, Random Forest, neural networks Data Science: graph theory, decision optimization, predictive models, prescriptive models Cloud: Azure, AWS, GCP Databases: Teradata, PostgreSQL, MongoDB, Neo4J Languages: Python, R, Scala, MATLAB Other: SPSS Modeler, SPSS Statistics, IBM Decision Optimization, IBM CP4D (Cloud Pak for Data)