Docente UNIR
Ingeniero Industrial y Doctor en Química. Profesor de matemáticas, álgebra lineal, sistemas de producción e inteligencia de negocio en varios grados de ingeniería y en un máster universitario. Amplia experiencia en proyectos de investigación.
Ingeniero Industrial y Doctor en Química. Máster en Gestión de la Empresa Innovadora, Máster Universitario en Sistemas Mecánicos. Estudios en técnicas instrumentales de análisis químico (TIAQ) y metrología química en el laboratorio. Programa Ejecutivo en Big Data y Business Analytics.
Experiencia de 5 años en proyectos de investigación basica con financiación pública en centros públicos de investigación de excelencia internacional, trabajando en la caracterización de muestras de origen vegetal y biológico, así como en el desarrollo de dispositivos de medición de analitos mediante colorimetría. Investigador en la industria durante 8 años en proyectos de investigación financiados (EU, nacionales) trabajando con consorcios multidisciplinares europeos, enfocados en el diseño y desarrollo de materiales poliméricos y biopolímeros avanzados para automoción, medicina, energía, packaging alimentario, etc. Investigador residente durante un año en una empresa proveedora de multinacionales fabricantes de automóviles a nivel europeo. Investigador residente en una multinacional del sector de electrodomésticos. Estancias enfocadas en acciones de investigación y desarrollo en el diseño, desarrollo y caracterización de nuevos polímeros con mejores prestaciones (térmicas, mecánicas, eléctricas, etc.), mediante aditivación, nuevos procesos de transformación, escalado, etc. También, experiencia como ingeniero industrial controlador de proyectos de piezas plásticas en una multinacional del sector de la automoción.
Profesor contratado en UNIR. Investigador y miembro del grupo de investigación Organic Chemistry Research (UNIR) y miembro del grupo de investigación reconocido por el Gobierno de Aragón: E25_23R Nanosensores y sistemas bioanalíticos (N&SB). Intereses en la caracaterízación de muestras de orígenes biológico y vegetal, especialmente con técnicas cromatográficas. También, intereses en proyectos de ingeniería industrial así como en ciencia de datos, machine learning y deep learning aplicados a la industria (química, automovilistica, alimentaria, energía, materiales, etc.).
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