Hola, soy Fernando
Data Scientist | ML para Pricing, Valuación y Atribución PropTech · Real Estate · Fintech
Disponible 100% remoto desde CDMX · Overlap CT/ET
Disponible 100% remoto desde CDMX · Overlap CT/ET
Sobre mí
Data Scientist con experiencia end-to-end construyendo modelos de ML para problemas de pricing, valuación y atribución multicanal. Llevo pipelines a producción (APIs REST, Docker, reentrenamiento programado) sobre dominios donde el dato y la economía detrás importan: bienes raíces, mercados financieros y marketing performance.
Modelos en producción con R² = 0.904 (valuación inmobiliaria) y –70.76% de costo por lead vía atribución multicanal. Formación formal en valuación bursátil (Damodaran, NYU Stern) e inmobiliaria (IBERO Puebla).
Disponible para trabajo 100% remoto desde CDMX con overlap horario completo CT/ET.
🇲🇽 Español — nativo
🇺🇸 Inglés — Intermedio (B1, en mejora activa hacia B2)
Habilidades
Modelado predictivo & ML
Limpieza de datos, EDA y validaciones
Feature engineering
SQL (joins, agregaciones, ventanas)
Modelado
Clasificación y regresión
Métricas y evaluación (AUC, F1, RMSE)
Validación y control de leakage
Producción / Automatización
APIs para modelos (Django)
Docker y despliegue en VPS
Automatizaciones (webhooks, APIs, paginación)
Stack técnico enfocado en soluciones end-to-end y entrega a producción
Proyectos
Proyectos destacados
Valuación inmobiliaria
— Inmuebles Anzuz
Análisis para seleccionar proyectos con mejor retorno esperado, incorporando incertidumbre y riesgo. Se usan intervalos de confianza y simulaciones para decisiones robustas.
Trayectoria
Data Scientist
Inmuebles Anzuz
2024 - Actual
Construyó y llevó a producción modelos, con enfoque en valuación y clasificación inmobiliaria end-to-end:
– Preparación de datos desde múltiples fuentes
– Feature engineering y entrenamiento con scikit-learn (R² = 0.904)
– Controles de data quality y reentrenamiento programado cada 7 días
– Despliegue como API (Django) en Docker sobre VPS, reduciendo el tiempo de valuación de 4 horas a 39 segundos.
Make Academy
System Design Mastery
2025 – en curso
Entrenamiento de diseño de sistemas enfocado en conceptos clave para arquitecturas escalables (p. ej., load balancing y consistencia) y práctica con casos.
Aplicación: Lo aplico para diseñar APIs/servicios de modelos más escalables, confiables y listos para producción.
Valuation
Aswath Damodaran Online
2020
Curso online en formato de webcasts cortos, con slides descargables y pruebas por sesión; cubre valuación con enfoque práctico y estructura de clase completa.
Aplicación: lo aprovecho para traducir variables de negocio/finanzas a features y supuestos defendibles en modelos (especialmente en proptech/fintech).
Lic. Administración de Empresas
UPAEP
2018 – 2022
Formación base con enfoque estratégico y de diagnóstico/solución de problemas organizacionales; el plan incluye materias cuantitativas como estadística y matemáticas para negocios.
Aplicación: me ayuda a convertir hallazgos técnicos en decisiones accionables y a comunicar impacto a stakeholders no técnicos.
Lic. Administración de Empresas
UPAEP
2018 – 2022
Formación base con enfoque estratégico y de diagnóstico/solución de problemas organizacionales; el plan incluye materias cuantitativas como estadística y matemáticas para negocios.
Aplicación: me ayuda a convertir hallazgos técnicos en decisiones accionables y a comunicar impacto a stakeholders no técnicos.
Data Scientist
Inmuebles Anzuz
2024 - Actual
Construyó y llevó a producción modelos, con enfoque en valuación y clasificación inmobiliaria end-to-end:
– Preparación de datos desde múltiples fuentes
– Feature engineering y entrenamiento con scikit-learn (R² = 0.904)
– Controles de data quality y reentrenamiento programado cada 7 días
– Despliegue como API (Django) en Docker sobre VPS, reduciendo el tiempo de valuación de 4 horas a 39 segundos.
System Design Mastery
ByteMonk Academy
2025 – en curso
Entrenamiento de diseño de sistemas enfocado en conceptos clave para arquitecturas escalables (p. ej., load balancing y consistencia) y práctica con casos.
Aplicación: Lo aplico para diseñar APIs/servicios de modelos más escalables, confiables y listos para producción.
Valuation
Aswath Damodaran Online
2020
Curso online en formato de webcasts cortos, con slides descargables y pruebas por sesión; cubre valuación con enfoque práctico y estructura de clase completa.
Aplicación: lo aprovecho para traducir variables de negocio/finanzas a features y supuestos defendibles en modelos (especialmente en proptech/fintech).
Lic. Administración de Empresas
UPAEP
2018 – 2022
Formación base con enfoque estratégico y de diagnóstico/solución de problemas organizacionales; el plan incluye materias cuantitativas como estadística y matemáticas para negocios.
Aplicación: me ayuda a convertir hallazgos técnicos en decisiones accionables y a comunicar impacto a stakeholders no técnicos.
TripleTen
Boot Camp Data Scientist
2025 - 2026
Formación práctica en ciencia de datos práctico orientado a soluciones: desde fundamentos (Python/Pandas) hasta machine learning y redes neuronales,
Enfocado en construir soluciones aplicables a negocio con entregables reproducibles.
Aplicación: lo uso para fortalecer modelado, evaluación y entrega de proyectos end-to-end con evidencia en portafolio.
Make Advanced
(Automatización con APIs)
2025 - 2026
Formación práctica en ciencia de datos práctico orientado a soluciones: desde fundamentos (Python/Pandas) hasta machine learning y redes neuronales,
Enfocado en construir soluciones aplicables a negocio con entregables reproducibles.
Aplicación: lo uso para fortalecer modelado, evaluación y entrega de proyectos end-to-end con evidencia en portafolio.
Corporate Finance
Aswath Damodaran Online
2019
Ruta avanzada centrada en automatización robusta: webhooks avanzados, llamadas a APIs con módulos HTTP, paginación para extraer datasets completos y manejo de data stores/estructuras.
Aplicación: lo uso para orquestar integraciones y automatizaciones tipo ETL/MLOps (ingesta, reentrenos programados, validaciones y notificaciones).