Amanda Herrero González

• Dirección de producto: Supervisión del roadmap, validación con usuarios y lanzamiento de nuevas funcionalidades centradas en conversión, eficiencia operativa y escalabilidad. • Estrategia de IA e integraciones: Diseño y ejecución de agentes IA internos para ventas, pricing y operaciones. Integración con APIs externas. • Marketing digital y performance: Coordinación de la estrategia de growth, adquisición de usuarios y atribución por canal. • Priorización basada en métricas de impacto, alineación con dirección general y coordinación con equipos multifuncionales.

• Definición y ejecución de la estrategia de datos: desde la captación y modelado hasta la explotación en decisiones de negocio. • Modelos predictivos y scoring: desarrollo y despliegue de modelos de ML para riesgo crediticio, pricing dinámico, y predicción de conversión. • Visualización e insights: diseño de dashboards estratégicos (BI) para stakeholders clave y automatización de reporting.

Funciones en el equipo de Data: • Análisis de datos para descubrir patrones o diferencias significativas en base a varios aspectos del negocio. • Creación y calibración de modelos ML para el análisis del riesgo crediticio y negocio. Representación y análisis de nuevas variables entorno a la modelización de datos.

Funciones en el equipo de Data: • Creación y calibración de modelos de machine learning (regresiones, arboles de decisión, k-means..) para el análisis del riesgo crediticio y de mercado. • Creación, representación y análisis de nuevas variables entorno a la modelización de datos tanto en R como en Python. • Uso de librerías de R para la interpretación y visualización de datos, como ggplot, plotly, highcharter, shiny etc. Análisis de datos para descubrir patrones o diferencias significativas en poblaciones. • Extracción de datos con queries desde BBDDs tanto relaciones como no relaciones (MySQL, SQLServer y MongoDB). • Desarrollo de software para servir a los sistemas de gestión, como ETLs, llamadas a APIs, Scripting etc. • Uso avanzado de visualización de datos con Power BI. Creación y desarrollo de filtros y paneles de reporting. Creación de métricas con DAX. • Subidas e integración al entorno de producción de nuevos desarrollos y modelos analíticos. • Iteración con negocio, captación de requisitos y propuesta de soluciones para la estrategia crediticia. • Cooperación con otros equipos multifuncionales promoviendo la implementación del esquema de optimización para lograr la mejora y el crecimiento reales del negocio. • Acceso a servidores y despliegues de proyectos tanto en producción como QA. • Experiencia en arquitectura de Azure Cloud, AWS y control de versiones con Git.

Funciones en el equipo de I+D: • Uso de librerías de Python y su ecosistema (Jupyter, NumPy, Pandas, NLTK, Scikit-learn, SpaCy, etc..) • Aplicación de algoritmos de Deep learning como algoritmos de NLP y redes neuronales (e.g., CNN, RNN, LSTM, etc.) para la creación de diferentes modelos. • Tratamiento de grandes conjuntos de datos en entornos de Big Data: PySpark y Hadoop. • Paralelización de datos a través de Python para solventar problemas de optimización. • Evaluar las tecnologías y realizar una vigilancia tecnológica continua de su área, así como puesta al día de sus conocimientos y garantía de calidad técnica de su actividad. • Resolución de problemas imprevistos que puedan surgir durante el desarrollo del producto. • Presentación de soluciones analíticas y KPI's mediante Excel y PowerPoint. • Experiencia en arquitecturas de Docker y control de versiones con Git.

• Completo uso de lenguajes de programación como R y Python para el tratamiento y análisis de datos financieros. • Implementación de algoritmos Machine Learning (xgboost, Random Forest, Ranger, etc..) y análisis de series temporales tanto como en R, como en Python. • Experiencia en arquitecturas de Docker y control de versiones con Git. • Limpiar, transformar, modificar y tratar los datos de la forma necesaria para adecuarlos al enfoque analítico que se plantee en el caso de uso.

• Extracción, transformación y carga de datos desde Data Lakes. • Creación de scripts para el procesado y modelado de datos mediante Python 3 y programación funcional. • Uso y desarrollo de base de datos NoSQL como MongoDB, Redis y ElasticSearch. Y tambien bases de datos SQL como MySQL. • Uso de Kubernetes y creacion de Dockers. • Amplia experiencia con Git. • Desarrollo e implementación de funciones Lambda y más servicios como S3, EC2, Elasticsearch Service y ElastiCache a través de Amazon Web Service. • Desarrollo de microservicios y apis mediante NodeJS. Sistema de implementación backend a través de Javascript para integraciones web u otros microservicios. • Breves implementaciones de fronted con Angular 7 y React.

• Desarrollo de aplicaciones para diferentes dispositivos mediante Python, Java y Javascript. • Implementación de funciones Lambda a través de AWS. Desarrollo de Skills para el dispositivo por voz de Amazon, conocido como Alexa. • Experiencia Docker y con herramientas de contro de versiones como Git. • Creación de aplicaciones y bots a través de plataformas como Dialogflow, Google Cloud y lenguajes de programación como Python y JavaScript. • Desarrollos e implementaciones Fronted para servicios web mediante Angular 2.

• Creación de aplicaciones y bots a través de plataformas como Dialogflow, Google Cloud y lenguajes de programación como Python y JavaScript. • Desarrollos e implementaciones Fronted para servicios web mediante Angular 2.

Desarrolladora de páginas webs personales mientras finalizaba mis estudios. Las herramientas utilizadas han sido: • MySQL • Angular2, Angular 6 • Wordpress • HTML, CSS, Boostrap

Profesora de academia impartiendo clases de programación en Java, Matemáticas e Inglés.

My Master's thesis is a text classification application that works with an NLP algorithm. It is an application that focuses on the study and analysis of emails. This application will analyze the emails content and classify them by extracting the main topics covered in them and perform a sentiment analysis to the topics extracted to assess the positive or negative connotation of the language used in the emails. This master focuses on professionals with a technical profile (ICT engineering), quantitative (math, statistics) or business (economy, business) who wish to face the challenge of Big Data as a competitive advantage, specializing in the analysis of data. The learning focuses on the following modules: - DATA BASED BUSINESS AND MANAGEMENT - ANALYSIS TOOLS - ANALYSIS TECHNIQUES - ADVANCED ANALYSIS TECHNIQUES I - DATA PARALLELIZATION - DATA MANAGEMENT AND STORAGE - APPLIED ANALYTICS AND DATA PRESENTATION - ADVANCED ANALYSIS TECHNIQUES II - SCALABLE ANALYTICS