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David Adrián Cañones Castellano

Data Scientist & Machine Learning Engineer

Can work in or around Madrid

  • 40.4167
  • -3.7036
Malt Linker
  • Suggested rate €600 / day
  • Experience 7+ years
  • Response rate 76%
  • Response time A few days
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Location and workplace preferences

Location
Madrid, España
Can work onsite in your office in
  • around Madrid and 15km

Preferences

Project length
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Business sector
Would prefer to avoid:
Education & E-learning

Verifications

Freelancer code of conduct signed
Read the Malt code of conduct

Verified email

Reputation

Languages

  • Spanish

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Categories

Skills (27)

David Adrián in a few words

✅ Soy un Data Scientist con más de 6 años de experiencia ayudando a empresas e instituciones a tomar mejores decisiones utilizando datos

✅ He realizado con éxito proyectos que abarcan desde el modelado predictivo hasta el diseño de data pipelines, tanto para grandes empresas como para startups

✅ Mi herramienta predilecta es el stack Python para Data Science (pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras, PySpark, etc.)

✅ Trabajo con grandes cantidades de datos (~ GB, TB), utilizando herramientas del ecosistema Big Data (Hadoop, Spark, Hive, Impala, etc.), y también de computación paralela (GPUs)

✅ Soy miembro del equipo ganador de la AWS DeepRacer League en España donde desarrollé un modelo de conducción autónoma usando Reinforcement Learning, quedando en tercera posición y consiguiendo mis compañeros de equipo las otras dos posiciones del podio

✅ En 2019 creé mi propia empresa, una consultora boutique especializada en proyectos de Inteligencia Artificial: WhiteBox, con la que he participado en proyectos para empresas como Ferrovial, Wondo, JOT Internet Media, o Vodafone (entre otras).

✅ Si te gusta mi trabajo, visita mi web:

Portfolio

Experience

WhiteBox

Software Publishing

Lead Data Scientist

Madrid, España

October 2019 - Today (3 years and 1 month)

TAREAS:
✅ Liderar la práctica de la Ciencia de Datos en la empresa
✅ Asesorar a nuestros clientes en su proceso de adopción de IA
✅ Descubrir y probar nuevos algoritmos y bibliotecas e integrarlos en nuestro stack tecnológico

LOGROS:
✅ Ayudamos a muchas compañías, desde grandes empresas hasta empresas medianas y startups a obtener una ventaja competitiva utilizando técnicas de analítica avanzada
✅ Logramos superar desafíos técnicos y culturales en nuestros clientes
✅ Iniciamos una nueva compañía rentable desde el primer momento y conseguimos hacernos hueco en un mercado dominado por grandes empresas
✅ Desarrollamos un nuevo enfoque de consultoría basado en la transparencia extrema con nuestros clientes y un alto estándar de calidad

Pragsis Bidoop (ahora Accenture)

Software Publishing

Senior Data Scientist

Madrid, España

July 2018 - October 2019 (1 year and 3 months)

TAREAS:
✅ Desarrollo de modelos de Aprendizaje automático utilizando los frameworks tradicionales (scikit-learn, XGBoost, lightGBM) y de Deep Learning (TensorFlow, Keras)
✅ Puesta en producción y escalado de modelos de Machine Learning usando computación distribuida y paralela (Spark, Dask, Celery)
✅ Orquestación de data pipelines utilizando Apache Airflow
✅ Utilización del stack Python para Data Science para extraer información valiosa de los datos y explicarla al cliente través de visualizaciones e informes utilizando pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly, Bokeh, Seaborn, etc.
✅ Desarrollo de soluciones de Computer Vision mediante el uso de GPUs Nvidia, TPUs Edge de Google, Tensorflow y OpenCV

LOGROS:
✅ Reducción del error en la predicción de la potencia generada de 10 puntos porcentuales para un clúster de 13 parques eólicos (aproximadamente 1GW de potencia en total) ubicados en Washington, EE. UU., lo que generó un importante ahorro a nuestro cliente
✅ Desarrollo de un algoritmo de Reinforcement Learning para AWS DeepRacer League, resultando miembro del equipo ganador (posiciones oro, plata y cobre)
✅ Desarrollo de un sistema de seguimiento en vivo de personas con técnicas de Computer Vision (TensorFlow Lite, OpenCV) optimizadas para hardware de bajo consumo (Google Edge TPU, Raspberry Pi) con excelentes resultados
Scikit-learn Python TensorFlow Pytorch Keras Celery XGBoost LightGTM NumPy OpenCV Amazon Web Services Computer Vision

Ironhack School, S.L. - Ironhack School

Education & E-learning

Lead Teacher Data & Analytics

Madrid, España

July 2019 - Today (3 years and 5 months)

Lead Teacher en una de las mejores escuelas digitales actualmente, combinando teórica y práctica para formar a las futuras generaciones de profesionales de los datos. El activo más importante que ofrezco a mis alumnos es mi vínculo y experiencia con proyectos del mundo real.

Kernel Analytics (ahora BCG)

Software Publishing

Data Scientist

Madrid, España

October 2017 - July 2018 (9 months)

TAREAS:
✅ Desarrollo de modelos de Machine Learning utilizando los frameworks tradicionales (scikit-learn) y Big Data (Spark MLlib)
✅ Diseño de KPIs personalizados según las necesidades de los clientes y su disponibilidad de datos
✅ Diseño de data pipelines capaces de ingestar datos de orígenes diversos a sistemas distribuidos (HDFS)
✅ Orquestación usando Apache Airflow.
✅ Extracción de información de los datos de nuestros clientes y creación de visualizaciones utilizando Matplotlib, ggplot2, Seaborn, Plotly y Bokeh.
✅ Creación de dashboards interactivos con Plotly Dash y Microsoft PowerBI.

LOGROS:
✅ Desarrollé un framework de Gestión de la Experiencia del Cliente (Customer Experience Management) para un operador móvil muy exitoso actualmente en España. Se diseñó un data pipeline que abarcaba desde la ingestión de datos de antenas 3G / 4G hasta la puesta en producción de un modelo para relacionar la Experiencia del Cliente con la fuga (Churn) y las quejas, lo que hizo que nuestro cliente pudiera incluso detectar antenas individuales con bajo rendimiento y alto impacto negativo en la Experiencia del Cliente
✅ Desarrollé un modelo predictivo para un operador móvil muy conocido, capaz de predecir las quejas de los usuarios en función de sus patrones de consumo y su perfil personal, lo que permitió que nuestro cliente pueda automatizar parte del proceso de soporte

Grupo Servinform

Software Publishing

Junior Data Scientist

Sevilla, España

February 2015 - October 2017 (2 years and 8 months)

TAREAS:
✅ Diseño de data pipelines capaces de limpiar e ingestar automáticamente datos desde orígenes heterogéneos a bases de datos relacionales, utilizando pandas y NumPy para la manipulación de los mismos
✅ Desarrollo de modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural utilizando NLTK
✅ Desarrollar un producto de datos (aplicación web) para facilitar a los investigadores farmacéuticos y del sector sanitario la exploración de datos y la capacidad de establecer relaciones entre datos de muy diferentes fuentes
✅ Identificar potenciales oportunidades de automatización internamente y para nuestros clientes, y validar la viabilidad técnica y económica de las mismas

LOGROS:
✅ Desarrollé un modelo de procesamiento del lenguaje natural capaz de interpretar las consultas de los usuarios (escritas como lenguaje natural) y traducirlas a peticiones a nuestra base de datos
✅ Desarrollé un framework capaz de automatizar partes de procesos de back-office hechos a mano e integrarlos a la perfección con trabajadores humanos, lo que dio como resultado una nueva línea de negocio para nuestra empresa y nos abrió la posibilidad de abordar proyectos que de otro modo se hubieran descartado
✅ Colaboré con mi gerente en la redacción de una propuesta para el programa de I+D H2020 con un excelente resultado. Se concedieron fondos públicos de investigación a nuestra empresa para desarrollar el proyecto

Pedro Muñoz - Pragsis Bidoop

5/29/2019

He trabajado con David por más de un año en los mismos projectos y no puedo decir otra cosa que es el mejor compañero de trabajo que he tenido. Su curva de aprendizaje es impresionante, dado que está continuamente tratando de aprender nuevas cosas, tanto de los proyectos en los que trabaja como de lo cursos que hace. Gracias a ello, es un profesional súper cualificado en el campo del Machine Learning y me atrevería a decir que puede ser uno de los mejores a nivel mundial en el futuro. En mi opinión, si quieres desarrollar un proyecto de Data Science / Machine Learning, él es el mejor programador que puedes encontrar, siempre intentando implementar la últimas tecnologías que dan a sus proyectos una calidad sobresaliente.

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