Valentin Colella Email & Phone Number

Buenos Aires, Caba, Ar

Desarrollo e implementación de sistemas RAG:- Prompt engineering: CoT, few-shot, zero-shot, reflexion- Intelligent Document Processing: OCR, document layout analysis, information extraction- Document Indexing, Information Retrieval: Azure AI Search, FAISS, ChromaDB - Pipelines de evaluación: RAGAS, RAGProbe, DeepEval- Aplicación y combinación de diferentes arquitecturas: RAGFusion, Parent-Child, GraphRAG- Aplicación y combinación de diferentes técnicas para distintas etapas del RAG: contextual retrieval, semantic chunking, query rewriting, hybrid searchNLP:- Knowledge distillation: generación de data sintética con GPT4o y reentrenamiento de modelos como BERT.- Clasificación de texto- Clustering - NERHerramientas cloud: Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure ML, Azure Blob StoragePython: SDKs de Azure, langchain, llamaindex, hugging face, transformers, sentence-transformers, unstructured.io, nltk, regex, spacy

- LLM prompt engineering - Arquitecturas RAG- Herramientas: Langchain, Azure (Cosmos DB, Azure AI Search, Azure OpenAI), Streamlit

Prevención de lavado de dinero:- Réplica de reglas de software Monitor para identificar errores en el mismo. Usamos Python (pandas y pyspark) para generar las reglas, SQL (PostgreSQL y MySQL) para poder acceder a los datos de los clientes, del software y para poder generar un flujo eficiente de la data.Proyecto orientado al desarrollo de un bot de atención al cliente:- NLP: clustering sobre oraciones para identificar intenciones en los usuarios, text similarity, frecuencia de palabras/bigramas, NER, sentiment analysis. - Creación de informes y visualizaciones para evaluar el rendimiento del bot.- Análisis de datos para identificar patrones y áreas de mejora.- Automatización de procesos.

- Primeros meses de formación en Python, Excel, SQL, estadística y machine learning. Realizando cursos y proyectos de ensayo.- Realización de informes, visualizaciones y automatizaciones en proyecto del bot mencionado anteriormente.

Curso de Python orientado al uso del framework Django. Mis tareas consistían en brindar apoyo a los estudiantes tanto durante como fuera de las clases, ya sea como soporte o respondiendo consultas técnicas. También dando una devolución de los ejercicios planteados.

Licenciatura En Ciencia De Datos

9 materias aprobadas de 24. Actualmente cursando.

Ingeniería Electrónica

21 materias aprobadas de 42. Esta carrera no la estoy haciendo actualmente.