Desarrollé e implementé soluciones basadas en machine learning y análisis de datos para la construcción de modelos predicción de transacciones fraude, usando herramientas como Bigquery, Pandas, Scikit Learn y Python.Hábil en el diseño y construcción de dashboards interactivos que optimizan la toma de decisiones, utilizando herramientas de visualización como looker.Experiencia en la gestión de proyectos en la nube mediante Google Cloud Platform (GCP), incluyendo integración de servicios y optimización de recursos. Enfocado en aportar valor mediante el análisis estratégico de datos y el desarrollo de soluciones innovadoras adaptadas a las necesidades del negocio.

Diseñé y desarrollé un modelo de predicción que identifica la mejor alternativa de pago para los deudores de ICETEX, optimizando la gestión de cartera.Utilicé Python, scikit-learn y Pandas para el procesamiento y análisis de datos, logrando una solución eficiente y basada en datos para personalizar las opciones de pago.

Diseñé y desarrollé una herramienta para el análisis de riesgos financieros bajo el marco normativo SARLAFT y SARL, empleando machine learning, bases de datos no relacionales (MongoDB) y la librería Pandas para el manejo avanzado de datos. La aplicación fue implementada mediante el framework Django, optimizando su escalabilidad y facilidad de uso.Implementé la primera versión de una aplicación de Inteligencia de Negocios, capaz de identificar transacciones sospechosas mediante métodos de segmentación y regresiones logísticas, mejorando significativamente la detección de riesgos financieros.

Diseñé y desarrollé aplicaciones web orientadas a optimizar los procesos internos de la universidad, logrando una mejora significativa en los tiempos de ejecución de actividades clave.Las soluciones implementadas automatizaron tareas operativas y mejoraron la eficiencia administrativa, contribuyendo a un entorno más ágil y productivo.