Experiencia laboral:
Pronosticador meteorológico en Weather Wise Argentina
-Seguimiento meteorológico del tiempo sinóptico (temperatura, viento, desarrollo de tormentas y precipitaciones) para regiones agrico-ganaderas de Argentina y areas del Mercosur.
-Generación de partes meteorológicos diarios y semanales.
Data Scientist en ZoomAgri y Bizmetriks
Desarrollo y análisis de modelos de Machine Learning de Series Temporales y de clasificación visual.
Educación:
Licenciado en Ciencias de la Atmósfera orientación Modelado Numérico del Tiempo y Bachiller en Ciencias de la Atmósfera orientación Meteorología Sinóptica.
Habilidades profesionales y otras:
Habilidades Técnicas
Análisis de Datos: Proficiencia en Python y bibliotecas como pandas, NumPy, Dask y SciPy para el análisis y manipulación de datos.
Modelos de Machine Learning: Experiencia en la creación, entrenamiento y validación de modelos de machine learning, incluyendo redes neuronales y modelos de regresión.
Bases de Datos: Conocimiento en bases de datos como Teradata, Snowflake y Oracle, así como habilidades en SQL para consultas complejas.
Visualización de Datos: Competencia en herramientas como Matplotlib, Seaborn, Plotly y Streamlit para generar visualizaciones efectivas que faciliten la interpretación de datos.
Meteorología: Conocimientos en meteorología, incluyendo análisis de datos meteorológicos, modelado de variables climáticas y su aplicación en proyectos de análisis ambiental.
Análisis Geoespacial: Habilidades en análisis geoespacial utilizando herramientas como QGIS para procesar y visualizar datos espaciales, aplicando técnicas de análisis espacial a problemas relacionados con el clima y el medio ambiente.
Habilidades Blandas
Comunicación: Capacidad para presentar informes y resultados a audiencias no técnicas, facilitando la comprensión de análisis complejos.
Trabajo en Equipo: Colaboración efectiva en entornos de equipo, compartiendo conocimientos y apoyando el desarrollo de otros.
Resolución de Problemas: Habilidad para abordar desafíos analíticos y encontrar soluciones efectivas.
Adaptabilidad: Capacidad para aprender rápidamente nuevas tecnologías y adaptarse a entornos cambiantes.
Gestión del Tiempo: Habilidad para priorizar tareas y cumplir con plazos en proyectos múltiples.
Adicionalmente:
Certificación en Machine Learning por Acamica (actualmente coderhouse)
Participación de investigación en meteorologia en el proyecto Relampago-Cacti, enfocado en el análisis de datos meteorológicos para la predicción de eventos extremos.
Ingles B1.
