"Durante años, mi mundo fue el de los microcontroladores, las señales analógicas y las PCB. Diseñé sistemas embebidos, optimicé firmware y resolví problemas complejos con lógica y precisión. Pero un día, mientras automatizaba pruebas de hardware con Python, descubrí que los datos eran como las señales eléctricas: invisibles, pero llenas de patrones esperando ser decodificados."
Habilidades clave:
- Pensamiento sistémico (¡un circuito es como un pipeline de datos!).
- Python para automatización (¡mis primeros
scriptsfueron para leer sensores!). - Matemáticas aplicadas (álgebra lineal, transformadas de Fourier).
(Si tienes fotos de proyectos de electrónica, añade un enlace o GIF aquí)
"Decidí que mi próximo prototipo sería yo mismo. Me sumergí en estadística, algoritmos de ML y visualización de datos, aplicando la misma metodología rigurosa que usaba para depurar circuitos."
| Área | Herramientas |
|---|---|
| Programación |   |
| Machine Learning |   |
| Visualización |   |
"Como ingeniero electrónico, tengo una ventaja única: entiendo el origen físico de los datos (sensores, ADCs, ruido). Sé que un dataframe no es magia: son bits que alguna vez fueron señales analógicas. Si tu problema involucra sensores, dispositivos IoT o manufactura, puedo ser el puente entre el hardware y el análisis."
- Lo que ofrezco:
- 🛠️ Mentalidad de "solucionador de problemas" (depuraba circuitos, ahora depuro datasets).
- 📡 Experiencia con datos de sensores y series temporales.
- 🔄 Habilidad para traducir requerimientos técnicos entre equipos.
"Ahora, mi osciloscopio es Jupyter Notebook. Busco oportunidades donde pueda fusionar ambas pasiones: electrónica + datos. ¿Tu empresa necesita a alguien que entienda tanto los sensores como los algoritmos que procesan sus datos?"
- 🌱 Aprendiendo ahora: Aprendizaje supervizado.
"Si buscas a alguien con una perspectiva única (electrónica + datos), o simplemente quieres charlar sobre proyectos interdisciplinarios, ¡escríbeme!"
- Cita:
"En electrónica, optimizas circuitos; en data science, optimizas modelos. Al final, ambos son sistemas que resuelven problemas."