Perfil Ejecutivo
Data Scientist & AI Engineer con más de 15 años de experiencia combinando análisis de negocio, ingeniería de datos e inteligencia artificial aplicada. Máster en Inteligencia de Negocio (UNIR), certificaciones en Data Science & Big Data (MIT) y Visualización con Python (IBM). Especializado en el desarrollo de plataformas analíticas full-stack end-to-end: modelado de datos en PostgreSQL, motores de consulta en lenguaje natural (Text-to-SQL con LLaMA 3.3 y RAG), backends serverless y visualización interactiva. Portafolio activo de 10 dashboards en producción cubriendo hostelería, retail, SaaS, parques temáticos, hotelería de lujo y analítica deportiva, además de dos proyectos de investigación operativa aplicada a movilidad (modelos de gravedad, optimización de redes, accesibilidad multimodal, equidad de cobertura). Orientado a convertir datos complejos en decisiones estratégicas de alto impacto.
Distribución de especialización
Áreas de expertise técnico y analítico
Competencias clave — nivel de dominio
Autoevaluación profesional por área técnica
Stack Tecnológico & Habilidades
Competencias técnicas demostradas en proyectos reales y en producción
🤖 IA Generativa · LLM · NLP
Groq API
Llama 3.3 70B
Mistral AI
RAG
Text-to-SQL
Machine Learning
Forecasting
Análisis Predictivo
Scikit-learn
📐 Investigación Operativa · Modelado de Sistemas
NetworkX
Modelos de Gravedad
Optimización (Regla de Newell)
Frontera de Pareto
Modelos Logit / Elección Discreta
Análisis de Accesibilidad (Isócronas)
H3 (Malla Geoespacial)
Routing Multimodal
Leaflet · Geodatos GTFS
🗄️ Data Engineering · Bases de Datos
PostgreSQL
Supabase
Neon
Row Level Security (RLS)
SQL avanzado
Data Modeling
Data Warehousing
ETL Pipelines
Event-Sourced Design
REST APIs
💻 Programación & Desarrollo
Python
Pandas · NumPy
JavaScript vanilla
HTML · CSS
SVG a medida
Lenguaje R
Netlify Functions
Serverless (Node.js)
Azure (básico)
📊 Visualización & Business Intelligence
Chart.js
Tableau
Power BI
DAX · Power Query · DirectQuery
Microsoft Fabric
KPIs & Dashboards
Reporting Ejecutivo
Data-Driven
🏢 ERP & Sistemas Empresariales
Dynamics 365 Business Central
Navision
ERP Analytics
Business Analytics
Excel Avanzado
🎯 Dominios Analíticos · Sectores
Revenue Management (RevPAR · ADR · GOPPAR)
Marketing Analytics (ROAS · CPA)
Analítica Deportiva (Four Factors · On/Off)
SaaS Metrics (MRR · ARR · Churn)
Retail & Hostelería
Reputación Online
Control de Gestión
Nivel de dominio por competencia técnica
Autoevaluación profesional — demostrado en proyectos en producción
Radar de competencias
Perfil técnico multidisciplinar
Años de experiencia por área
Dedicación acumulada por disciplina
Investigación & Proyecto Personal
Plataforma de BI con IA Generativa — en construcción activa desde 2025
🔬 Proyecto de investigación personal · 2025 — Actualidad
Plataforma de Business Intelligence con IA Generativa
Investigación y desarrollo de una plataforma analítica full-stack end-to-end que explora cómo la IA Generativa puede actuar como capa semántica entre los datos y las personas que toman decisiones. El proyecto cubre el ciclo completo: modelado relacional en PostgreSQL con vistas analíticas derivadas, pipelines de datos, backend serverless seguro y frontend interactivo con asistente de IA conversacional capaz de responder preguntas sobre los datos en lenguaje natural. Cada dashboard constituye un caso de uso real desplegado en producción, con datos sintéticos generados a medida para representar fielmente la casuística de cada sector.
IA Generativa · LLM
Text-to-SQL · RAG
PostgreSQL · Supabase
Row Level Security
Netlify Functions · Serverless
Multi-sector BI
Groq · Llama 3.3 · Mistral
🗄️ Arquitectura de datos
Cada proyecto parte de un modelo relacional en PostgreSQL (Supabase) diseñado desde cero, con tablas normalizadas, vistas analíticas derivadas y funciones ventana SQL para cálculos YoY y métricas avanzadas. En el proyecto de analítica deportiva el modelo es event-sourced: la tabla play-by-play es la única fuente de verdad y toda la analítica (Four Factors, on/off, ratings, quintetos) se deriva mediante vistas SQL, sin duplicar datos.
🤖 Motor de IA conversacional
El asistente integrado combina RAG con consulta directa a la base de datos en tiempo real. El usuario formula preguntas en lenguaje natural; el sistema las traduce a SQL validado, las ejecuta de forma segura y devuelve la respuesta con el SQL generado visible. Modelos utilizados: Llama 3.3-70b vía Groq y Mistral AI según el proyecto, con fallback automático entre modelos.
🔐 Seguridad y despliegue
Las credenciales API nunca se exponen en el frontend. Toda comunicación con los modelos de IA pasa por Netlify Functions serverless que actúan como proxy seguro, con claves en variables de entorno del servidor. La seguridad de datos se implementa mediante Row Level Security (RLS) directamente en PostgreSQL. El validador SQL propio bloquea DDL/DML, exige SELECT y fuerza LIMIT, probado contra intentos de inyección.
📊 Visualización y frontend
Frontend en JavaScript vanilla sin frameworks, con visualizaciones en Chart.js y — en analítica deportiva — SVG a medida para el shot chart estilo NBA. Cada dashboard incluye filtros dinámicos reactivos, KPIs interactivos, tablas con subtotales y diseño adaptado al perfil directivo de cada sector, con un único archivo HTML desplegable en Netlify.
📐 Jaria Bus & Jaria Metro — una rama distinta de investigación: movilidad y optimización de sistemas
A diferencia del resto del portafolio (BI sectorial con IA Generativa), Jaria Bus y Jaria Metro aplican investigación operativa y ciencia de datos a problemas de política pública real: optimizar una red de transporte interurbano a escala insular (Jaria Bus) y la coordinación intermodal guagua-tranvía en el área Santa Cruz–La Laguna (Jaria Metro), ambos sobre geografía y datos GTFS reales de Tenerife. Incorporan disciplinas que no aparecen en el resto de proyectos — modelos de gravedad, Machine Learning para predicción de demanda, optimización con la regla de Newell y fronteras de Pareto, modelos logit de elección discreta, routing multimodal puerta a puerta, equidad de cobertura con malla H3 y coordinación de transbordos (timed transfers).
🚌 Jaria Bus — escala insular
Modelo de gravedad / MLR²≈0,96 / 0,98
Cierre anillo insular (Erjos)−61% tiempo
Personas beneficiadas~226.000
🚊 Jaria Metro — escala intermodal
Bus-km en paralelo al tranvía25%
Espera media en transbordo7,5 → 2,3 min
Cobertura adicional (what-if)+14,4 pts
Ambos sobre geometría y datos GTFS reales · TITSA + Metropolitano de Tenerife
🚀 10 proyectos en producción — sectores cubiertos
👗
Jaria Moda
Retail · Ventas por colección, segmentación
🍽️
Jaria Restaurantes
Hostelería · Ocupación, turnos, reputación
💻
Jaria SaaS
Tech · MRR, ARR, Churn, LTV
🛋️
Jaria Home
Hogar · Tendencias, categorías, cliente
🎡
Jaria Park
Ocio · Parques, hoteles, procedencia
🏨
Jaria Hotel
Lujo · RevPAR, ADR, GOPPAR, canales
🏀
ACB Intelligence
Deportivo · Event-sourced, Text-to-SQL, tracking espacial en Canvas
🚗
Jaria Cars
Automoción · VN · VO · F&I · Postventa · Pipeline marítimo canario
🚌
Jaria Bus
Movilidad · Investigación operativa, ML, optimización de red sobre GTFS real
🚊
Jaria Metro
Movilidad · Router multimodal, equidad H3, transbordos, what-if
