Cristian Rodriguez
Me considero una persona pragmática y proactiva, esto a lo largo de mi trayectoria me ha llevado a ir superando las barreras del conocimiento, no solo la parte tecnología la cual tengo 17 años de experiencia, sino la parte de los negocios, me llevo a titularme de master en global MBA, lo cual me permite entender de forma mas profunda las necesidades de los negocios, buscando mejor experiencia de los clientes o aumentar el nivel de digitalización de las empresas.
Tengo una larga trayectoria en el Sector Utility, especificamente en Generacion, Transmision, Distribucion y Comercializacion. Llevando proyectos desde la Digitalizacion hasta Inteligencia Artificia. Tambien tengo nivel de Desarrollador FullStack nivel Senior.
Portfolio
Rol de IT Business Partner
Este rol está orientado a entender las necesidades del negocio y transformarlas en un proyecto de tecnología liderando los equipos de arquitectura, desarrollo, operaciones, presupuesto. Con mitología ágil o tradicional.
Proyectos de Desarrollo
En los proyectos de desarrollo en este Rol, he participado en más de 40 proyectos, los cuales están orientado al desarrollo de soluciones ya sea nuevas plataformas o desarrollos sobre los sistemas legados.
La tecnología utilizada:
- Infraestructura en la Nube: Azure, IBM Cloud, AWS, Google Cloud.
- Base de datos: SQL Server, CloudAnt, Mysql, Postgresql.
- Front End: Angular, NodeJs, React.
- Back End: Angular, NodeJs, .Net Core.
Proyectos de gestión de fuerza de trabajo
He implementado la plataforma Synchroteam para administrar la gestión de la fuerza de trabajo en terreno, para más de 300 Brigadas en terreno. La cual también permite la trazabilidad de los activos, recursos y materiales.
Proyectos de SAP
He liderado y participado en distintas implementaciones de los módulos:
- SAP PM
- SAP PS
También en integraciones y configuraciones como:
- Liquidación automática de activos en proyectos.
- integración de valoración de presupuestos.
- Automatización de Planes de Mantenimiento.
- integración C4C y OMS.
Analisis de Vegetacion con Inteligencia Artificial.
Proyecto orientado a la inspección por medio de imágenes satelitales 11.500 kilómetros de líneas eléctricas, detectando la vegetación que tiene peligro o es necesario generar un trabajo en terreno a mediano plazo, generando beneficios de 9 MM USD.
Análisis de Activos imágenes de Drones.
implementación de la plataforma Optelos, la cual se entrenan cerebros de inteligencia artificial, en el cual puedes entrenar el mismo negocio, esto utiliza la novedosa herramienta de neurala, también se puede conectar con los servicios de Microsoft, actualmente tiene alojado más de 300.000 imágenes de inspecciones de activos
Data Science
Modelo Predictivo de Tiempo Estimado de Reposicion Electrica.
Un modelo XGBoost construido en IBM Watson, el cual contiene atributos de clima, ubicación geográfica, tiempos de atención. Actualmente se utiliza para predecir el tiempo que el cliente estará sin suministro, 15 min de haber llamado por su indisposición eléctrica. La implementación del Modelo fue realizado con Node-Red generando microservicios. En marzo del 2021 había generado más de 12.000.000 de predicciones donde el 85% de estas predicciones el cliente recibió una hora de reposición positiva.
Competencia de Kaggle: COVID-19 Open Research Dataset Challenge (CORD-19)
En esta competencia genere un Notebook con un procedimiento de busqueda de metadatos dentro de las publicaciones de medicina para ayudar a encontrar relaciones en condiciones que afectaba el virus, utilizando la librería nltk
Predicción de Demanda de energía eléctrica en Instalaciones.
En este cuaderno se genera un modelo para predecir el rendimiento energético segun tipo de instalación y con datos climáticos. Utilizando técnicas de regresión con un modelo LGB
API y Plataforma Web Reconocimiento Facial Python y Postgresql
En este repositorio encontraras todo lo necesario para generar un modelo de reconocimiento facial y desplegarlo con webservice y un sistema web con operaciones para dar de alta y reconocer rostros
El modelo de reconocimiento facial se conecta con postgresql con su libreria para guardar datos en CUDA, lo que permite registrar cientos de rostros y dar mejor performance al reconocimiento
CS224n: Procesamiento del lenguaje natural con Deep Learning
Una implementación completa de asignaciones y proyectos en CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning por Stanford (Winter, 2019).
Traducción automática neuronal: Un sistema NMT que traduce textos del español al inglés utilizando un codificador LSTM bidireccional para la oración de origen y un decodificador LSTM unidireccional con atención multiplicativa para la oración de destino (GitHub).
Analisis de Sentimiento de Tweets
Un área principal de atención son los modelos de aprendizaje automático que pueden identificar la toxicidad en las conversaciones en línea, donde la toxicidad se define como cualquier cosa grosera, irrespetuosa o que pueda hacer que alguien abandone una discusión. Si se pueden identificar estas contribuciones tóxicas, podríamos tener una Internet más segura y colaborativa.
Biblioteca de Modelos en Python y R
En este repositorio encontraras un ejemplo de todos los tipos de Modelos de ML, con un dataset de ejemplo, en lenguaje Python y R. Con esta gran biblioteca, y sumado los años de experiencia, el limite solo es la imaginacion
Workshop Invierno 2020 UACH
Explicacion del viaje de como las empresas del Sector Utility deben adoptar la Inteligencia Artificial
Workshop Primavera 2020 UACH
En esta oportunidad tuve el agrado de participar en este evento de la Universidad Austral de Chile para hacer una demostracion de la computacion visual y una implementacion en menos de 20 lineas de codigo.
Skills
