Docente UNIR
Científico de datos experto en IA y ML con base en Matemáticas y Estadística. Especializado en modelos de riesgo crediticio, pipelines escalables y aplicaciones avanzadas de LLMs y NLP en el sector financiero para decisiones estratégicas.
Graduado en Matemáticas por la Universidad de Zaragoza. Posteriormente complementó su perfil técnico con el Máster en Statistics for Data Science impartido íntegramente en inglés por la Universidad Carlos III de Madrid. Recientemente ha culminado su formación superior con el Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional de La Rioja, consolidando conocimientos en modelización predictiva avanzada.
Actualmente desempeña el rol de Científico de Datos en Ibercaja, posición desde la que desarrolla y monitoriza modelos de riesgo crediticio integrando soluciones escalables de machine learning bajo estándares regulatorios. Previamente, formó parte del equipo de KPMG España, donde se centró en la modelización de scoring LGD y cálculo de capital bajo normativa IRB mediante el uso de Python y SAS. Su trayectoria profesional comenzó en Correos como analista de datos, contribuyendo al desarrollo de modelos para la predicción de la demanda y la evaluación de viabilidad de productos.
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