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Retrato de Juan Pablo Hagata

Juan Pablo Hagata

Científico de Datos · Ingeniero de Datos · MLOps

Construyo modelos de machine learning y los pipelines de datos que los llevan a producción, sobre una base sólida de ingeniería electrónica.

Sobre mí

Soy científico de datos e ingeniero electrónico, con una especialización de posgrado en inteligencia artificial. Mi trabajo combina el análisis de datos, el modelado estadístico y el desarrollo de software.

Desarrollo modelos de machine learning y deep learning para optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones, y me ocupo del flujo completo, desde la preparación de los datos hasta el modelo en producción. Trabajo con autonomía y también en equipos de distintas disciplinas, traduciendo problemas del negocio en soluciones técnicas.

Encaro los problemas con criterio de ingeniería: estructuro lo complejo, fundamento las decisiones en datos y valido cada paso antes de darlo por bueno. Escribo código claro y mantenible, y prefiero entregar resultados confiables antes que conclusiones apresuradas.

Trabajo con fluidez en español e inglés, tengo un nivel intermedio de francés y estudio japonés. Mi experiencia atraviesa distintos campos de la ingeniería y el desarrollo, lo que me da una mirada amplia para abordar problemas nuevos. Busco sumarme a equipos donde el rigor técnico y la calidad sean prioridad.

Experiencia

  1. Científico de Datos

    2024 — Present

    Analytics Solvers

    Aplico análisis de supervivencia (Kaplan-Meier), deep learning, clustering y regresión sobre datos operativos históricos para optimizar las decisiones de reparación y producción en pozos petroleros. Construyo y mantengo los pipelines de datos que alimentan los modelos, desde la limpieza y transformación hasta la ingeniería de features, y sigo el ciclo de vida de los modelos con MLflow y CI/CD. Desarrollé un modelo en TensorFlow que predice la producción de un pozo a partir de los patrones de inyección de agua en una red de miles de pozos, y expuse los resultados a los equipos de ingeniería mediante un chatbot con LLM para que puedan consultarlos en lenguaje natural.

  2. Instalación y administración de servidores Linux

    2021 — Present

    AferIT

    Instalo, configuro y mantengo servidores Linux en distintas distribuciones, administro aplicaciones en la nube sobre GCP y AWS, y automatizo tareas operativas recurrentes con scripts de shell y Docker. Sobre esa infraestructura desarrollo los proyectos de IA generativa e inteligencia documental de la empresa. Construí un servicio de ingesta multilingüe que extrae datos estructurados de PDF, documentos escaneados y HTML con pdfplumber, PyMuPDF y Tesseract OCR, sumando un paso de validación que detecta errores de reconocimiento antes de usar los datos. También armé un sistema que traduce los mensajes entrantes de buques, los almacena y le muestra a cada operador los mensajes pasados relacionados mediante un enfoque RAG sobre el historial.

  3. Investigación, desarrollo e innovación

    2021 — 2024

    Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE)

    En la Comisión Nacional de Actividades Espaciales procesé grandes volúmenes de datos de radar y construí interfaces de visualización y suites de pruebas automatizadas para las campañas de medición de antenas y radar. Escribí rutinas de procesamiento de bajo nivel y procedimientos de validación de resultados en Python, SQL y C++, dentro de un equipo de ingeniería multidisciplinario y con viajes frecuentes a instalaciones en otra ciudad. Adquirí experiencia práctica con sistemas de radar y antenas phased-array, que complementó directamente mi investigación de tesis de grado.

  4. Desarrollador web full-stack

    2016 — 2021

    AferIT

    Desarrollé aplicaciones web y APIs REST con JavaScript, TypeScript, Node.js y PostgreSQL, y trabajé con MongoDB y React en distintos proyectos, aplicando diseño orientado a objetos y colaboración basada en Git. Participé en el ciclo completo de desarrollo, desde el relevamiento de requisitos hasta el despliegue, siguiendo metodologías ágiles. Este rol me dio una base sólida en ingeniería de software que sigo aplicando en el trabajo con grandes volúmenes de datos.

  5. Ayudante de Matemática Aplicada

    2015 — 2017

    Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires

    Dicté clases prácticas semanales para estudiantes de ingeniería sobre transformadas de Fourier y Laplace, ecuaciones en derivadas parciales, variable compleja e integrales impropias. Enseñé a resolver los problemas de la guía de ejercicios mediante razonamiento analítico paso a paso, en lugar de la memorización de fórmulas. Trabajar directamente con los estudiantes en la resolución de problemas mejoró mi capacidad para explicar material técnico con claridad y adaptarme a distintos estilos de aprendizaje.

Formación

Especialización de posgrado en IA

Universidad de Buenos Aires

2025

Ingeniería Electrónica

Universidad de Buenos Aires

2022

Diseño de sistemas de radar

Universidad Nacional de Tucumán

2021

Diseño avanzado de arreglos de antenas

Universidad Nacional de Tucumán

2021

Redes móviles e Internet de las cosas

IMT Atlantique

2018

Tecnologías

  • Python
  • Statistics
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Generative AI
  • Computer Vision
  • Signal Processing
  • scikit-learn
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Pandas
  • PySpark
  • Databricks
  • Jupyter
  • MLflow
  • Linux
  • Shell Scripting
  • Git
  • Docker
  • GCP
  • AWS
  • Azure
  • ETL/ELT
  • Airflow
  • TypeScript
  • React
  • Node.js
  • REST APIs
  • PostgreSQL
  • MongoDB

Idiomas

Español Nativo
Inglés Bilingüe (C2)
Francés Intermedio (B1)
Japonés Básico (N4)