Desarrollador apasionado en el campo de la Inteligencia Artificial y administrador de sistemas en el Instituto de Física Corpuscular (IFIC). Trabajo implementando soluciones innovadoras y eficientes en el uso de IA, así como en la gestión de infraestructuras tecnológicas de alto rendimiento.
A lo largo de mi trayectoria profesional, he desarrollado un enfoque de aprendizaje constante basado en la reflexión crítica sobre mis propias experiencias. Aunque la combinación de inteligencia artificial, programación científica y administración de sistemas HPC ha resultado en proyectos exitosos, no siempre ha sido un proceso sencillo. Integrar conocimientos de distintas áreas a menudo ha supuesto desafíos técnicos complejos y la necesidad de adoptar enfoques flexibles y creativos.
Al enfrentar estas dificultades, suelo descomponer los problemas en componentes más manejables y evaluar estrategias alternativas antes de implementar soluciones. Este proceso de análisis y ajuste continuo me ha permitido aprender de cada error y aplicar esas lecciones para mejorar mis métodos y resultados.
Con el tiempo, he logrado un equilibrio más eficiente al combinar mis conocimientos técnicos, pero sigo considerando esencial mantener una actitud abierta y crítica. Evalúo regularmente mis avances, identifico áreas de mejora y aplico estas lecciones para enfrentar nuevos retos con mayor efectividad.
Desde Diciembre del 2024 trabajo en el Instituto de Física Corpuscular (IFIC) bajo el CSIC (Consejo superior de Investigaciones Científicas), con un contrato postdoctoral del programa MOMENTUM. Desempeño un rol mixto que combinó la investigación avanzada en Deep Learning con tareas de administración de sistemas de alto rendimiento (HPC). Concretamente, administro la estructura de cálculo general del IFIC, denominada GLUON.
Deep Learning: Desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de deep learning en múltiples áreas, incluyendo medio ambiente, NLP y física de partículas.
Administración de sistemas: Gestión de infraestructura en el centro de datos del instituto, asegurando su funcionamiento eficiente y seguro.
Este trabajo involucra tanto la implementación de modelos de aprendizaje profundo en Python y C++ como la configuración y mantenimiento de servidores en un entorno HPC.
Durante este contrato en el Instituto de Física Corpuscular (IFIC) bajo el CSIC (Consejo superior de Investigaciones Científicas), desempeñé un rol mixto que combinó la investigación avanzada en Deep Learning con tareas de administración de sistemas de alto rendimiento (HPC).
Este trabajo involucró tanto la implementación de modelos de aprendizaje profundo en Python y C++ como la configuración y mantenimiento de servidores en un entorno HPC.
Durante mi estancia en el Instituto Universitario de Aplicaciones de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones Avanzadas (ITACA) de la UPV, dentro del grupo ITC vs CC, desarrollé modelos de Inteligencia Artificial aplicados a problemas relacionados con el medio ambiente y el cambio climático.
Entre las áreas principales de trabajo se incluyen:
Este trabajo involucró el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y herramientas de análisis de datos para mejorar la comprensión de fenómenos complejos y ofrecer soluciones prácticas a problemas ambientales.
Durante mi tesis doctoral, desarrollé modelos fenomenológicos de Materia Oscura en universos multidimensionales. Este trabajo incluyó:
Mnciones obtenidas en la tesis doctoral::
Logros complementarios:
El master se curso bajo el itinerario de Física Teórica.
Logros complementarios:
