Hitos destacables:- Único Referente de Innovación de la Dirección Data Analytics- Único candidato seleccionado de toda la entidad para participar en el Proyecto GENIAL, piedra angular para el desarrollo de la IA Generativa en el grupo Caixabank- Primer modelo de machine learning puesto en producción en la dirección de Data Analytics, condicionando el negocio en el dia a dia. Reducción del 40% de los siniestros gestionados por analistas, automatizando la decisión y reduciendo el coste de proveedores externos (80K anuales)- Mejora del circuito de recobro, priorizando al 50% de los clientes (en base a comportamiento histórico) para recobrar el 80% de las primas. +17% de tasa de recobro comparando el grupo priorizado vs no priorizado

Data Scientist y Project Manager en el departamento de Innovación de Riesgos, ubicado en la vertical de Gestión de Particulares. El objetivo del departamento es colaborar de manera transversal con las distintas áreas de negocio y analítica, desarrollando proyectos que tengan un impacto directo en la cuenta de resultados.Como Data Scientist, he podido participar en el desarrollo de modelos predictivos de ML enfocados en minimizar el riesgo que asume la entidad al ofrecer financiación, así como en análisis comportamentales de la cartera de clientes o análisis de mejora de procesos prioritarios desde negocio.Hitos:1. Desarrollar un modelo de admisión de riesgos enfocado en aumentar el volumen de clientes con un préstamo preconcedido, los cuales eran propensos a recibir financiación y, además, tenían una alta probabilidad de cumplir con sus compromisos de pago.El modelo conseguía incrementar la producción de préstamos al consumo un 8% mensualmente, con una tasa de impago 3 veces inferior a la media observada en el circuito de preconcesión.2. Análisis macroeconómico para medir el impacto provocado por la Inflación en la cartera de Particulares, el cual se basaba en la transaccionalidad de los clientes para, posteriormente, ajustar los circuitos de concesión del riesgo al nuevo contexto económico.3. Direccionamiento de campañas comerciales lanzadas desde negocio a mejores perfiles crediticios, basado en análisis históricos de comportamiento en impago.

The main objective of my work is the optimization and improvement of the purchasing process within Mango, which is applied in a transversal way in all business lines (Annual budget: € 1000M), as well as providing support and carrying out the following tasks: • Extraction and cleaning of data from the DWH, to be able to carry out consistent analyzes and reach conclusions optimally. • Preparation of reports for both sales and suppliers and buyers in SAP BO.• Programming them, based on business needs, for subsequent reception and analysis by the heads of each department. • Support to the Quality area (supplier performance), CSR (sustainable fibers and compliance with regulations), Supplier Performance (logistics control and penalties), Purchasing (buyer evaluation) and the Orders area (incident detection). Key User of the purchasing area, which includes the aforementioned departments. • Creation and development of dashboards (Dashboards) in Qlik Sense, to control the management and performance of suppliers, buyers and sales worldwide. Dashboard for the ad-hoc CSR team where they can monitor the sustainable fiber objectives set by the company. • Insights for the improvement of internal business processes. • Preparation of monthly reports for senior management where: - The inefficiencies detected in the purchasing process are reported, as well as their possible causes. - The main KPI's / Objectives of the company are monitored, to draw conclusions about the evolution during the sales seasons. - Solutions are proposed and areas for improvement are emphasized.