Juan Manuel
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Elche, Alicante, España
Físico e ingeniero en inteligencia artificial especializado en visión computacional. Resolviendo problemas complejos con IA de alto impacto.
Sobre mí
Físico e ingeniero en inteligencia artificial especializado en visión computacional y deep learning. Mi motivación es emplear IA avanzada para resolver problemas complejos del mundo real y generar un impacto positivo. Actualmente trabajo en VRAIA Corp. desarrollando modelos de Deep Learning para detección de defectos en la industria del neumático. Interesado en física computacional, meteorología y energías renovables.
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Experiencia
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Proyectos
AI
Especialista
Experiencia
AI Developer - Computer Vision Specialist
- Desarrollo de pipelines de extracción, transformación y carga (ETL) para bases de datos, creación de datasets y preprocesamiento de imágenes.
- Entrenamiento, fine-tuning y validación de modelos de visión, orientados a la detección de defectos en neumáticos.
- Diseño e implementación de algoritmos de aprendizaje automático personalizados para distintos proyectos de visión artificial.
- Definición, análisis y seguimiento de métricas de desempeño para la selección de modelos en producción.
- Redacción y revisión de documentación técnica.
- Investigación y actualización constante en avances de inteligencia artificial.
- Colaboración interdisciplinaria para alcanzar los objetivos del proyecto.
Skills: PyTorch | TensorFlow | Computer Vision | Deep Learning | CNN | Transformers | Object Detection | OpenCV | MLflow | Docker | AWS
Data Scientist & AI Researcher
- Analizar y definir los requisitos del proyecto, diseñando y desarrollando soluciones de aprendizaje automático utilizando algoritmos de vanguardia.
- Diseñar e implementar algoritmos de aprendizaje automático personalizados para una variedad de proyectos, incluyendo procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales y visión computacional, entre otros.
- Mantenerse al día con los últimos avances en investigación en diversos campos de la inteligencia artificial.
- Escribir y revisar documentación técnica.
- Reunirse con los clientes para comprender sus requisitos y adaptar las soluciones a sus necesidades.
- Colaborar con otros miembros del equipo para lograr los objetivos del proyecto.
Investigador en Universidad Miguel Hernández
- Desarrollo e investigación de técnicas Lagrangianas para la identificación automática de situaciones de bloqueo atmosférico.
- Colaboración en otros proyectos del grupo relacionados con la física atmosférica.
Educación
Grado en Física
Universidad de Alicante
TFG: Un método lagrangiano para la identificación de situaciones de bloqueo atmosférico
Ver TFGGrado en Matemáticas
Universidad de Alicante
Estudiante SICUE
Universidad de Salamanca
Publicaciones
A Lagrangian Method for the Identification of Atmospheric Blocking Situations.
AI-Powered Ontology-Based Architecture for Misinformation Detection in Fiction Works.
Descargar PaperSkills
Computer Vision & Deep Learning
Engineering & Tools
Data Science & Analytics
Proyectos
Detección de Defectos en Neumáticos
Pipeline de visión computacional para detección automática de defectos en la industria del neumático usando deep learning.
Detección de Desinformación con IA
Arquitectura basada en ontologías e IA para detectar desinformación en obras de ficción. Publicado en DCAI'25.
Bloqueos Atmosféricos Lagrangianos
Método lagrangiano para la identificación automática de situaciones de bloqueo atmosférico usando trayectorias HYSPLIT.
Portfolio Personal
Este sitio web: portfolio estático construido con Hugo, Tailwind CSS y desplegado en GitHub Pages con CI/CD.