Ingeniera de IA en formación | Científica de datos
Conectando investigación científica, desarrollo de software e inteligencia artificial.
Aplicación científica desarrollada con Python y Dash para explorar y comparar nichos ecológicos mediante hipervolúmenes multidimensionales. Integra flujos de R, visualizaciones interactivas y resultados exportables.
Flujo de n8n que obtiene información alimentaria de la API de Open Food Facts y utiliza la API de Groq para generar explicaciones nutricionales con un modelo de lenguaje.
Aprendizaje automático · Ciencia de datos geoespaciales
Trabajo Fin de Máster que aplica modelos Random Forest a la distribución de especies de sapos europeos e integra datos de biodiversidad, clima y hábitat para explorar patrones históricos y escenarios climáticos de 2050.
Prototipo frontend con React y TypeScript para explorar recetas y planificar comidas y cenas semanales, con persistencia en el navegador.
Portfolio artístico responsive desarrollado con HTML y CSS, con Git y GitHub para el control de versiones.
CIENCIA / DATOS / DESARROLLO
Mi trayectoria combina investigación científica, ciencia de datos y desarrollo de software. Como investigadora predoctoral en el Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC), desarrollo enfoques computacionales para estudiar la biodiversidad y los nichos ecológicos.
Siempre me ha interesado cómo la tecnología puede ayudar a resolver problemas complejos. Esa curiosidad guía mi especialización en ingeniería de IA, apoyándome en mi experiencia en Python, análisis de datos y software científico para explorar aplicaciones inteligentes.
Creo que la ciencia, la tecnología y el intercambio de conocimiento pueden hacer que las ideas complejas sean más accesibles y útiles.
Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC)
Marzo de 2024 – Actualidad
Desarrollo investigación doctoral sobre nichos ecológicos, patrones de biodiversidad y coexistencia de especies a distintas escalas espaciales. Mi trabajo combina Python, R, análisis geoespacial, modelización estadística y desarrollo de software científico.
Balantia Energy Solutions & Technologies
Febrero de 2022 – Enero de 2024
Desarrollé y validé modelos de aprendizaje automático para predecir el consumo energético con Python, R y SQL. También trabajé en flujos ETL automatizados e integraciones con APIs.
4Geeks Academy
Septiembre de 2026–Actualidad En curso
Sobre esta base, amplío mis conocimientos con el programa de AI Engineering de 4Geeks Academy. Mi formación actual abarca TypeScript, JavaScript, desarrollo web y desarrollo guiado por especificaciones con asistencia de agentes.
4Geeks Academy
Septiembre de 2026–Actualidad · En curso
Universidad Autónoma de Madrid
En curso · Finalización prevista: 2027
IMF / UCAV / Indra
Universidad Autónoma de Madrid
Universidad Rey Juan Carlos
NICHOS ECOLÓGICOS / BIODIVERSIDAD
Mi investigación explora cómo los nichos ambientales influyen en los patrones de biodiversidad y en la coexistencia de especies a distintas escalas espaciales. Combino modelización ecológica, análisis geoespacial y desarrollo de software científico para estudiar estas relaciones.
Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC)
Universidad Autónoma de Madrid · Programa de doctorado
Investigadora predoctoral · Contrato FPI
Marzo de 2024 – Actualidad
Finalización prevista: 2027
Desarrollo flujos de trabajo reproducibles para la limpieza de datos, el control de calidad, el procesamiento geoespacial y la modelización estadística. También desarrollo software científico para explorar y comparar nichos ecológicos.
Institute of Marine Research (IMR), Noruega
Marzo–Mayo de 2025
Trabajé en modelización ecológica y análisis de datos marinos a gran escala con Python y R, en colaboración con un equipo internacional de investigación.
Frontiers of Biogeography, 18, e136933
Leer artículoLand, 11(11), 2052
Leer artículoDIGITAL.CSIC · Conjunto de datos de investigación
Mapas de distribución geográfica de odonatos europeos elaborados a partir de atlas de distribución y bases de datos en línea.
II Jornadas de Ecoinformática (AEET) · Sevilla, España · 1–3 de octubre de 2026 · Comunicación oral
Desarrollo de software científico con Python para explorar y comparar nichos ecológicos mediante hipervolúmenes multidimensionales.
TIBS Aarhus 2026 · Dinamarca · 6–10 de enero de 2026 · Comunicación oral
Ver libro de resúmenes (PDF)EXPERIENCIA APLICADA / APRENDIZAJE CONTINUO
Una base científica y orientada a los datos que se amplía hacia la ingeniería de IA.
Herramientas utilizadas en el trabajo profesional, la investigación y los proyectos personales. Cada categoría indica su contexto de uso.
Experiencia profesional e investigadora con Python, R y SQL, que incluye procesamiento y análisis de datos y desarrollo de aplicaciones interactivas con Pandas, Streamlit y Dash.
Experiencia práctica consolidada
Experiencia aplicando aprendizaje automático y modelización estadística en contextos profesionales y de investigación científica, junto con el desarrollo práctico de flujos asistidos por IA, integraciones con APIs y proyectos de automatización.
Experiencia práctica
Desarrollo mis competencias frontend mediante proyectos prácticos con TypeScript, JavaScript, HTML, CSS, React y Tailwind CSS, como parte de mi formación en AI Engineering.
Práctica · En desarrollo
Experiencia práctica con Git, GitHub y desarrollo guiado por especificaciones (SDD), utilizando agentes de programación con IA como GitHub Copilot, OpenAI Codex y Claude para planificar, implementar, revisar y validar proyectos de software.
Experiencia práctica
Mi formación actual y próxima en 4Geeks Academy. Los temas previstos son materias pendientes de estudio, no titulaciones obtenidas ni experiencia práctica adquirida. Algunos módulos profundizan en conceptos que ya he utilizado en proyectos.
Próximamente en la formación
Próximamente en la formación
Próximamente en la formación
Próximamente en la formación
Próximamente en la formación
En formación
Próximamente en la formación
Próximamente en la formación
CONSTRUYAMOS ALGO INTELIGENTE
Busco oportunidades en ingeniería de IA y también estoy abierta a puestos de ciencia de datos y aprendizaje automático que aprovechen mi experiencia en Python, desarrollo basado en datos e investigación científica.
Abierta a oportunidades profesionales, colaboraciones técnicas y proyectos interesantes.
