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D. Jaime Pérez Sánchez

Categoría actual:
Investigador Predoctoral
Fecha de incorporación:
01/oct/2020
Puesto:
SM26. P-212
Teléfono:
+34 91 542-2800 ext. 2715
Correo electrónico:
Researcher ID:
Google Scholar ID:
SCOPUS:
ResearchGate:

Biografía:

Licenciado en "Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación" con especialización en Sistemas Electrónicos (2013-2018) por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT). También ha realizado el "Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación" con especialización en "Machine Learning and Multimedia Data Science" (2018-2020), impartido en la ETSIT, UPM. Durante la realización del máster (2018-2020) trabajó como investigador en el Laboratorio de Sistemas Integrados, Departamento de Ingeniería Electrónica, ETSIT, UPM. Desarrollando estudios sobre la optimización energética en centros de datos utilizando técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Actualmente, trabaja con investigador en el marco del proyecto europeo EU H2020 RAYUELA, realizando estudios sobre el análisis de datos y la generación de datos sintéticos en Juegos Serios utilizando técnicas de Machine Learning y Deep Learning.


Áreas de interés:

Juegos Serios, Machine Learning, Deep Learning, Synthetic Data, Generative Adversarial Networks, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial Aplicada.


Experiencia:

(2018-2020) Investigador No Doctor, Universidad Politécnica de Madrid, Departamento de Ingeniería Electrónica.


Habilidades:

Lenguajes de Programación: Python, C, MATLAB, R, Java, JavaScript, VHDL.
Experiencia con Sistemas Operativos Unix y Linux.
Experiencia con librerías de Data Science (Tensorflow, Pandas, Numpy, Scikit-Learn...).
Experiencia con sistemas IoT (Raspberry Pi, Arduino, MQTT).
Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL.
Srum y métodos ágiles de desarrollo.
Idiomas: Español (nativo) e Inglés (B2-C1).


Intereses de investigación actuales:

Juegos Serios, Machine Learning, Deep Learning, Synthetic Data, Generative Adversarial Networks, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial Aplicada.


Publicaciones en Revistas

ver 6 publicaciones en revistas

Presentaciones en Conferencias

ver 8 presentaciones en conferencias

Estancias

  • Nov - Dic 2022, Department of Economics, University of Exeter. Exeter (Reino Unido).
  • Ene - Abr 2022, Department of Economics, University of Exeter. Exeter (Reino Unido).
ver 2 estancias

Conferencias y Seminarios invitados

  • Conferencia "Expert vs. data-driven causal discovery: a case study on cyberbullying" 13th Bayesian Inference for Stochastic Processes - BISP Workshop. Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT). Madrid (España). May 2023.
  • Conferencia "Data augmentation through multivariate scenario forecasting in data centers using generative adversarial networks" 16th Workshop on Industrial Systems and Energy Technologies - JOSITE'2021. Instituto de Investigación Tecnológica. Universidad Pontificia Comillas. Online. Jul 2021.
ver 2 conferencias y seminarios invitados