Ignacio Fernández

Construyo soluciones de datos e IA en GCP, desde pipelines batch de más de 46 millones de registros hasta flujos streaming en tiempo real para monitorear e-commerce, alertas de pagos y quiebres de stock.

Desarrollé un sistema predictivo de urgencias médicas con más de 800.000 registros de fuentes públicas de Minsal Chile, clima y precipitaciones. Apliqué CRISP-DM, feature engineering, DBSCAN y Random Forest para generar alertas tempranas a 96 horas.

También implementé desde cero un Transformer Encoder-Decoder en TensorFlow/Keras, alcanzando 77,05% de accuracy y 0,9091 de ROUGE-L, y optimicé una ResNet para clasificación de imágenes con 97,64% de accuracy.

Actualmente curso mi último año de Ingeniería en Informática en Duoc UC y busco una práctica profesional en análisis de datos, ciencia de datos, data engineering o AI/ML. Mi formación previa en Pedagogía en Matemáticas me aporta una base lógico-estadística sólida para entender algoritmos y resolver problemas con datos.