* Diseño e implementación de pipelines de ML en métodos novedosos de entrenamiento (adversarial) para deep networks (variedades de ResNet) en clasificación de imágenes. * Optimización de pipelines de procesamiento de imágenes utilizando Nvidia Dali, reduciendo significativamente el tiempo de preprocesamiento y utilizando eficazmente los recursos de GPUs.

* Desarrollo de un paquete open-source de entrenamiento y evaluación en Python para clasificación open-set utilizando bibliotecas estándar (Pandas, Numpy, Scikit-learn, SciPy) y Pytorch.

* Recopilación de datos de diversas fuentes como ODBC, API y sitios web, y creación de modelos de datos y visualizaciones en Power BI para seguimiento de KPIs y garantizar el cumplimiento SLAs. * Realización de análisis de GAP de SLA, KPI y SLO de ofertas estándar (LAN, WLAN, MRS, AVPN) para requisitos personalizados de clientes clave. * Coordinación de equipos multidisciplinarios y stakeholders para implementar soluciones de SLA personalizadas para clientes clave de AT&T.

* Implementación de pipelines de análisis de datos para la evaluación de riesgos financieros y técnicos de las soluciones de SLA para cuentas de clientes clave en soluciones de conectividad

* Desarrollo de modelos de riesgo e impacto financiero de soluciones SLA personalizadas basados en datos de arquitectura técnica y rendimiento de red, principalmente mediante regresiones, random forests y algoritmos de clustering como DBScan.

* Construcción de modelos de datos (DAX) y diseño de dashboards exhaustivos (en PowerBI) para la visualización de procesos de negocio críticos relacionados a la infraestructura tecnológica.