Juan Marcelo Gutierrez Miranda
Senior Data Scientist & AI Consultant | Python, MLOps, LLM/RAG, Econometrics | 20+ years
Veinte años combinando econometría avanzada, machine learning aplicado y modelización de riesgo regulatorio en proyectos donde el resultado se audita, se publica o se vota.
Madrid · Proyectos en remoto para toda Europa · EN/ES
Mi enfoque
Confidencialidad total
Todo proyecto opera bajo NDA desde la primera conversación. Confidencialidad estricta sobre datos, equipo y estrategia del cliente.
Compromiso con el resultado
Me involucro técnicamente hasta que el problema queda resuelto. No entrego un informe y desaparezco: respondo por el modelo ante quien lo audita, lo publica o lo vota.
Sin externalización oculta
Yo lidero técnicamente y firmo los entregables. Cualquier colaboración puntual se comunica antes, nunca después.
Trayectoria profesional
Fundador y Senior Data Scientist Independiente
TodoEconometría
Veinte años combinando econometría avanzada, machine learning aplicado y modelización de riesgo regulatorio. Trabajo bajo NDA para entidades bancarias, ministerios, fintechs, scale-ups y grupos de investigación. Proyectos en banca, gobierno, observación electoral internacional, investigación clínica e investigación universitaria.
- ▸Subcontratación senior a consultoras data/AI europeas
- ▸Chief Data Officer / Head of AI fraccional para scale-ups
- ▸Validación técnica independiente y diagnóstico AI Act
- ▸Socio técnico para investigación I+D+i (AEI, Horizon Europe)
Lead Data Scientist — Consultor Internacional
Misión de Observación Electoral (MOE) — Colombia
12 categorías de detección de anomalías electorales con ML (Random Forest, K-Means, Bayes). Pipeline OCR para 90 MB de actas oficiales. Operación 24/7 con equipo de 14 especialistas durante la jornada electoral.
Analista Senior — Data Scientist
Ministerio de Desarrollo Productivo y Economía Plural — La Paz, Bolivia
Modelización DSGE y forecasting sectorial para política industrial. Data science aplicada a políticas públicas en los periodos pre y post pandemia.
Investigador Doctoral
Universidad Rey Juan Carlos — Madrid
Datos longitudinales sobre determinantes socioeconómicos del consumo (2005-2017). Publicación en journals con revisión por pares. Economía del comportamiento con técnicas econométricas avanzadas.
Escritor Colaborador
XTB International / Hispatrading Magazine
Artículos sobre econometría financiera y programación en R. Análisis de mercados y escenarios de inversión con métodos econométricos.
Consultor Senior de Business Intelligence
Indra / I.C.E. S.A. / NAE — Madrid
Plataformas de Business Intelligence con QlikView y QlikSense. Optimización de análisis sobre datasets de 700+ GB mediante procesamiento distribuido. Modelos predictivos con R.
Docencia técnica especializada
Másteres universitarios y certificados profesionales
Formación en Big Data, Python, IA, Machine Learning y Econometría para másteres universitarios y el Ministerio de Sanidad de España. Capacidad probada de transferir conocimiento técnico a equipos en entornos productivos y dejarlos autónomos tras la implementación.
Formación académica
Máster en Análisis Económico Moderno
Universidad Rey Juan Carlos — Madrid
2011 — 2012
Máster en Análisis Económico Aplicado
U. de Alcalá & U. Complutense — Madrid
2008 — 2010
Licenciatura en Economía
U. Mayor de San Andrés — La Paz, Bolivia
Homologada 2010
Diploma en Economía Cuantitativa Aplicada
U. Escuela Militar de Ingeniería — La Paz, Bolivia
2007 — 2008
Stack técnico
Modelización cuantitativa
Econometría avanzada y series temporales (ARIMA, VAR/VEC, cointegración, GARCH), inferencia causal, modelos DSGE, datos de panel y análisis de supervivencia. Validación independiente de modelos de riesgo bajo Basel IV / IFRS9 (PD/LGD/EAD), scoring crediticio, backtesting y stress testing.
Machine learning y MLOps
Deep learning (PyTorch, TensorFlow, Keras), NLP y computer vision, métodos de ensemble (XGBoost, LightGBM). Pipelines reproducibles con Docker, Kubernetes y CI/CD; seguimiento de experimentos y registro de modelos (MLflow), monitorización de drift en producción. Despliegue en AWS, Azure y GCP.
IA Generativa
LLMs locales (Llama, DeepSeek) con RAG sobre documentación interna: embeddings, re-ranking y vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS). Orquestación con LangChain y LlamaIndex, fine-tuning (LoRA/QLoRA), evaluación y guardrails. Agentes para casos de uso empresarial, sin enviar datos a la nube cuando el caso lo exige.
Infraestructura de datos
Python y R como lenguajes principales. SQL (PostgreSQL, MySQL) y NoSQL (MongoDB, Cassandra). Procesamiento distribuido con Apache Spark y Dask, ETLs y orquestación de datos. Visualización ejecutiva en Tableau y Power BI.
Líneas de investigación emergente
Más allá del trabajo de producción, mantengo práctica activa en áreas emergentes. Puedo ayudar a un equipo a arrancar en estas tecnologías o integrarme en una iniciativa que las explore.
Quantum Computing aplicado a finanzas cuantitativas: prototipado con Qiskit y PennyLane de algoritmos variacionales (VQE, QAOA, HHL) sobre problemas de optimización combinatoria y resolución de sistemas lineales.
Publicaciones destacadas
“Análisis empírico de los determinantes del comportamiento de consumo de hojas de coca en Bolivia periodo 2006-2021”
Q2 · Economía Agraria y Recursos Naturales · 2023
Artículo de revista con revisión por pares
DOI: 10.7201/earn.2023.01.04“Determinantes del consumo de alcohol: una aproximación empírica para Bolivia – 2017”
Q3 · Cuadernos del CIMBAGE · 2019
Análisis econométrico aplicado
Ver artículo →“Serie R Modelos Financieros: El camino del Científico de Datos”
Libro · Serie técnica propia
Modelización financiera avanzada en R
Ver en Amazon →Certificación técnica continua
Perfil científico
Investigador activo con publicaciones en journals académicos con revisión por pares. Autor de la Serie R Modelos Financieros, serie técnica sobre modelización financiera avanzada en R.