Daniel Valla Email & Phone Number

As a full stack data scientist my task is to deliver proactive fraud protection through artificial intelligence and machine learning, a key part of dLocal's Fraud Prevention Service for merchants. We develop multiple cross-industry machine learning models, leveraging big data to detect specific fraud patterns for every business model. Our Fraud Prevention solutions also include Network Analysis using complex graph connections, an essential tool for effectively preventing the most elusive fraud attacks. Our objective is to build a first-class Data Science framework by following best practices such as a CI/CD pipeline for machine learning models, an Online Feature store for swift model training and deployment, and continous model monitoring.Tool: Python (e.g., Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Keras, XGB), PySpark, AWS ( SageMaker, QuickSight, S3, Athena, EC2, Redshift), Git.

Full Stack Data Scientist enfocado en el desarrollo, puesta en productivo y mantenimiento de una solución de prevención de fraude para pagos online y presencial. Empleamos un enfoque integral basado tanto en información transaccional individual del cliente como en el comportamiento de comercios, combinando reglas expertas, análisis relacionales y modelos de Machine Learning supervisados (e.g., RNN, XGB) y no supervisados (e.g., detección de anomalías, segmentación)Herramientas: Python (e.g., Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn), AWS (S3, Redshift, SageMaker, EC2), Git, Kedro (framework de Machine Learning), Power BI.--------Full Stack Data Scientist focused on the development, deployment and maintenance of a fraud prevention solution for online and face-to-face payments. We pursue a holistic approach based both on customer transactional and merchant behaviour data using a combination of Expert Rules, Network Analysis and supervised (e.g., RNN, XGB) and unsupervised (e.g., anomaly detection, clustering) Machine Learning models. Tools: Python (e.g., Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn), AWS (S3, Redshift, SageMaker, EC2), Git, Kedro (Machine Learning Framework), Power BI

Ciudad De Buenos Aires, Argentina

- Ánálisis estadísticos de series temporales (regresiones, análisis espectrales y armónicos) - Implementation de métodos estadísticos a datos oceanográficos distribuídos espacialmente- Mantenimiento de base de datos oceanográficos- Coordinación de grupos de trabajo en campañas oceanográficas- Publicación en revistas internacionales de alto impacto bajo el método de revisión-por-pares.- Exposiciones en congresos nacionales e internacionales.- Participación en cursos y workshops nacionales e internacionales.- Colaboración con grupos científicos internacionales- Herramientas: Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn) , Matlab, Git, PostgreSQL, HTML, Latex, MS Office-------------------------------------------- Time series statistical analysis (regressions, harmonic and spectral analysis).- Spatially distributed data analysis.- Workgroup coordination during field work (oceanographic cruises). - Published in peer-reviewed, high-impact international journals.- Oral presentations at international conferences.- Assisted to several international workshops and courses.- Close collaboration with international science groups- Tools: Python (Pandas, Matplotlib,Seaborn,Scikit-learn), Matlab, Git, SQL, Latex, HTML, MS Office

Ciudad De Buenos Aires, Argentina

Como becario doctoral de CONICET realicé tareas de investigación en el marco de la iniciativa SAMOC "South Atlantic Meridional Overturning Circulation" (https://www.aoml.noaa.gov/phod/SAMOC_international/)

Ciudad De Buenos Aires, Argentina

Con esta beca de grado realicé tareas de investigación y desarrollo en el marco del proyecto "SACC: Un consorcio internacional para el estudio de los cambios climáticos y globales relacionados con los océanos en América del Sur (CRN 2076)". Analicé observaciones de corrientes y temperatura obtenidas en el borde exterior de la plataforma continental patagónica para cuantificar la advección de temperatura, e indirectamente nutrientes, hacia la plataforma exterior.El trabajo consistió en analizar series temporales de datos colectados in-situ, imágenes satelitales de temperatura superficial del mar obtenidas por satélites y campos espaciales de flujos de calor mar-atmósfera, lo que evaluar el flujo de nutrientes hacia la capa superior del océano durante eventos de surgencia, los cuales consitutyen un mecanismo efectivo de fertilización en el borde exterior de la Plataforma Argentina.

Ciudad De Buenos Aires, Argentina

Durante esta Beca Estímulo UBA, otorgada en el marco del proyecto de investigación "UBACyT X176: El rol de las corrientes del frente del talud Patagónico en los procesos de fertilización y abundancia fitoplanctónica" analicé observaciones de corrientes y temperatura obtenidas en el borde exterior de la plataforma continental patagónica para cuantificar la advección de temperatura, e indirectamente nutrientes, hacia la plataforma exterior.El trabajo consistió en analizar series temporales de datos colectados in-situ, imágenes satelitales de temperatura superficial del mar obtenidas por satélites y campos espaciales de flujos de calor mar-atmósfera, lo que evaluar el flujo de nutrientes hacia la capa superior del océano durante eventos de surgencia, los cuales consitutyen un mecanismo efectivo de fertilización en el borde exterior de la Plataforma Argentina.

Buenos Aires, Argentina

Asesor Oceanógrafo en la Comisión Nacional del Límite Exterior de la Plataforma Continental (COPLA, http://www.plataformaargentina.gov.ar/). Trabajé como coordinador de la base de datos que acompañó la Presentación Argentina ante la ONU para extender el límite del territorio nacional.

Doctor En Ciencias De La Atmósfera Y Los Océanos, Oceanography, Chemical And Physical, Phd

La Circulación Meridional del Océano Atlántico (AMOC) redistribuye grandes cantidades de calor, cumpliendo un rol vital como regulador del.

Licentiate Degree, Oceanography, Chemical And Physical, Licenciado En Ciencias Oceanográficas

Título de tesis: "Variaciones de temperatura de la capa de mezcla en el talud nor-patagónico"