Daniel Villarroel Torrez Email and Phone Number

• Delivered a NLP-based Job Recommendation Algorithm in production for ~300K citizens in record time.• Routinely perform A/B test experiments on the city's chatbot "Boti". The largest in Argentina with ~1.5M monthly conversations• Led the merge of the Data Science and Data Analytics teams with 12 people reporting to me

Customer Success of Government clients:• Define and apply satellite tasking and data delivery flows that ensure multispectral imagery quality and delivery standards.• Understand governments' needs for high resolution satellite imagery and advice on best ways to make use of it.

• Technical coordination of a team of 6 data scientists. I help deliver Data Science products related to: Human mobility, recommender systems, etc.• Prototyped an item-to-item coolaborative filter recommender system (in Python) for courses offered by the City of Buenos Aires.• Helped to write and revise new Data Governance guidelines for the City Government.• Currently implementing a Dimensional Data Model to enable fast and flexible generation Indicators for a government-wide project.

• Big Geo Data: Identificación de patrones de movilidad en la ciudad, tanto a pie como en transporte público. Resultados presentados en un congreso internacional (Spark + Databricks).• Ciudad 3D: Desarrollo en Postgres+PostGIS.• Miembro del equipo "Kaizen" para promover las metodologías ágiles de trabajo.

• Taught on the Data Analytics Bootcamp• Main subjects covered were:- Structured Data Bases and SQL- Exploratory Data Analysis- Introductory Data Mining

• Participante en el Copernicus Accelerator (Agencia Espacial Europea) con mi Start-up "Pollution Matters"

• Describí la evolución reciente de la contaminación lumínica en Catalunya en base a: - Imágenes Satelitales del sensor VIIRS• Desarrollé indicadores espaciales de sostenibilidad urbana para municipios de Catalunya, en base a: - Imágenes de sensores aeroportados - Datos sociodemográficos a nivel de parcela

Parte del equipo científico de Mapbiomas Chaco. • Clasificación de cobertura y uso del suelo usando diversas técnicas de Machine Learning en Google Earth Engine.• Desarrollo de criterios para interpretar visualmente imágenes satelitales de Landsat.

• Seguimiento de grupos de alumnos para realizar su trabajo final de curso. • Dictado de algunas clases y la correción de exámenes y trabajos finales. • En este Departamento desarrollé mi Tesis final de Grado.

• Generé el Mapa Nacional de Degradación Funcional de Tierras.• Analicé series de tiempo de grandes bases de datos climáticos.• Generé índices espectrales para series de tiempo de imágenes satelitales.Proyecto Alineamiento del Programa de Acción Nacional de Lucha contra la Desertificación (PAN) y con la Estrategia Decenal de la Convención de las Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación (UNCCD).

@ Instituto de Matemática Aplicada de San Luís (IMASL-CONICET)• Analicé series temporales de índices espectrales relativos a la actividad de la vegetación y el flujo del agua, en base a imágenes satelitales.• Desarrollé geoprocesos para entender el impacto de la intensificación ganadera en tres bosques secos de Bolivia, Paraguay y Argentina.