Yoshimar Badillo

Ingenierio de Datos

Ingeniero en computación con más de 10 años de experiencia en análisis de datos, Machine Learning y desarrollo de modelos predictivos. Con experiencia en la implementación de soluciones en la nube y el desarrollo de modelos con Python. Amplio conocimiento en la creación de dashboards dinámicos en Power BI para la toma de decisiones estratégicas.

Experiencia laboral

Independiente2023 - 2024

Modelo de Riesgo Crediticio (Machine Learning)

Desarrollo e implementación de modelo predictivo de riesgo crediticio utilizando técnicas de Machine Learning (Random Forest, XGBoost) en Python, logrando una precisión del 85% en la identificación de buenos pagadores y 73% en la detección de impagos.
Optimización de modelos mediante técnicas avanzadas de balanceo de datos (SMOTE) y ajuste de hiperparámetros (GridSearchCV), mejorando el AUC-ROC de 0.65 a 0.69..
Feature Engineering y análisis predictivo de más de 25 variables crediticias, identificando los 3 indicadores más influyentes en el comportamiento de pago: índice de capacidad crediticia, historial de pagos y nivel de ingresos.
Desarrollo de pipeline completo de ML: desde limpieza de datos hasta implementación de modelo en producción, incluyendo validación cruzada y evaluación de métricas (precisión, recall, F1-score).

Chatbot Conversacional con NLP2023 - 2024

Machine Learning y Deep Learning

Desarrollo de chatbot conversacional: Diseño e implementación de un asistente virtual utilizando Python y el modelo mT5, mejorando la experiencia de usuario.
Procesamiento de lenguaje natural: Desarrollo de soluciones NLP para mejorar la comprensión contextual del chatbot, incluyendo análisis de sentimientos y extracción de entidades usando técnicas de ML.
Infraestructura cloud y MLOps: Configuración y gestión de máquinas virtuales con GPUs en Compute Engine (GCP) acelerando el proceso de entrenamiento y fine tuning del modelo, incluyendo ajuste de hiperparámetros y pruebas en producción.

Educación

Universidad Autónoma MetropolitanaIngeniería en computación

Habilidades técnicas

Análisis de Datos y Business IntelligencePower BI (Power Query, Service, DAX), Google Cloud Platform (BigQuery, Compute Engine, Cloud Storage), Análisis de datos en SQL.

Machine Learning y Deep LearningPython (Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch), NLP (mT5, Hugging Face, Transformers), fine-tuning, MLOps (Optimización de modelos en GCP), Web scraping