Físico con sólida formación en matemáticas aplicadas , análisis estadístico y programación científica . Experiencia en modelos de Machine Learning y Deep Learning , procesamiento de imágenes médicas y análisis de grandes conjuntos de datos
Desarrollé pipelines de ML para detección y clasificación de patologías en imágenes médicas, optimicé algoritmos de Deep Learning con PyTorch y desarrollé herramientas backend para automatización de datos clínicos.
Logro principalDiseño e implementación de pipelines de Machine Learning y Deep Learning para imágenes médicas usando PyTorch y procesamiento de datos clínicos.
Analicé datos dosimétricos e imágenes médicas, evalué precisión de tratamientos mediante modelos físicos y computacionales, y trabajé con flujos de datos clínicos.
Logro principalAnálisis estadístico de datos dosimétricos e imágenes para control de calidad de aceleradores lineales.
Orienté en métodos computacionales aplicados a problemas científicos y análisis de datos experimentales.
Logro principalMentoría en análisis de datos experimentales y programación científica para estudiantes de ingeniería.