Diego tiene práctica en el manejo de grandes volúmenes de datos para realizar predicciones y mejoras empresariales para sus clientes. Es especialista en planificación del mantenimiento; análisis de árboles de fallos, datos, modos y efectos de fallos y criticidad; programación en Python; procesamiento del lenguaje natural; y visión por ordenador. Es autor de varias publicaciones a lo largo de su carrera, incluyendo temas como las características de riesgo mediante minería de textos y modelos basados en BERT, y la evaluación de daños en estructuras sándwich de materiales compuestos.
Tras haber trabajado en numerosos proyectos desafiantes a lo largo de su carrera, Diego se esfuerza por desarrollar soluciones innovadoras pero prácticas para sus clientes. Por ejemplo, trabajó en un proyecto que utilizaba la visión por ordenador para la segmentación de imágenes en la industria de la cría del salmón. También ha trabajado en varios proyectos centrados en la optimización de fábricas de producción mediante técnicas de simulación. En estos proyectos, Diego utilizó la teoría de colas y la simulación de eventos discretos para optimizar la línea de producción de un gran fabricante. Empleando métodos avanzados como el aprendizaje por refuerzo, desarrolló un modelo de simulación personalizado que predecía y optimizaba el rendimiento de la línea de producción, lo que se tradujo en una reducción de los residuos y un aumento del rendimiento para el cliente.
Experiencia en el país:
- Brasil
- Chile