- Aprendizaje automático
- Ciencia de datos
- Flujos de trabajo con agentes de IA
Marvin
En línea · AI¡Hola! Soy Marvin, el asistente de Bal. Elige una pregunta o escribe la tuya.
En Sproule ERCE, Bal desarrolla modelos energéticos, construye pipelines de datos y crea dashboards para escenarios de transición energética. Anteriormente evaluó código generado por IA y respuestas de modelos de lenguaje en G2i, en colaboración con Scale AI.
Ver experienciaBal utiliza Python, PySpark, SQL, Databricks y Delta Lake para flujos de datos; PyTorch, TensorFlow, Keras y Scikit-learn para aprendizaje automático. Su experiencia en la nube incluye Azure y Huawei Cloud.
Ver habilidades técnicasSu doctorado se centró en aprendizaje por refuerzo profundo para el seguimiento del punto de máxima potencia en sistemas fotovoltaicos. También trabajó en modelado con redes neuronales y predicción de series temporales, procesando datos de sensores y validando métodos con 800 experimentos.
Ver publicacionesEn Sproule ERCE, Bal utiliza LLMs y agentes de investigación para investigación técnica, análisis de documentos y síntesis de información. También emplea flujos asistidos por IA para generación de código, revisión, pruebas y documentación.
Ver experiencia relacionadaBal tiene un doctorado y una maestría en Ingeniería Eléctrica, y una licenciatura en Ingeniería Electrónica, de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo en México.
Ver formaciónSus certificaciones incluyen Azure Data Scientist Associate de Microsoft, Advanced Data Analytics de Google, Deep Learning Specialization de DeepLearning.AI y Machine Learning with Apache Spark de IBM. La lista completa y sus enlaces de verificación están abajo.
Ver certificacionesPuedes contactar a Bal en balcortex@hotmail.com o mediante su perfil de LinkedIn. Sus datos de contacto y perfiles profesionales están al final de esta página.
Ver datos de contactoNo tengo suficiente información en el CV de Bal para responder eso. Puedes preguntar sobre su experiencia, herramientas, investigación, formación, certificaciones o cómo contactarlo.
Experiencia
Ago. 2024 — Actualidad
Sproule ERCE
Asociado, Análisis energético
- Desarrollo de modelos energéticos con datos históricos y escenarios de transición.
- Pipelines con Python, PySpark, Spark SQL y Delta Lake; migración de flujos analíticos a Azure Databricks.
- Dashboards y diagramas Sankey para analizar energía y emisiones. Uso de LLMs y agentes para investigación y análisis documental.
Jun. — Ago. 2024
G2i Inc. · Scale AI
Ingeniero de aprendizaje automático
- Evaluación de código generado por IA y de respuestas de modelos de lenguaje.
- Resolución de problemas de programación y desarrollo de casos de prueba.
2018 — 2022
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Investigador doctoral · Ingeniería Eléctrica
- Redes neuronales y aprendizaje por refuerzo para modelado fotovoltaico y seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT).
- Adquisición y procesamiento de más de cuatro millones de mediciones. Pronóstico de series de tiempo de irradiancia y energía.
- Validación de métodos mediante 800 experimentos y procesamiento de aproximadamente 2.5 mil millones de registros.
2015 — 2019
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Profesor de asignatura
Docencia en electrónica digital, control digital, microcontroladores e instrumentación.
2014 — 2015
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Asistente técnico académico · Laboratorio de Física
Apoyo a docentes y estudiantes; operación y mantenimiento de equipo de laboratorio.
Formación
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo · México
Doctorado en Ingeniería Eléctrica
2018 — 2022
Aprendizaje por refuerzo profundo aplicado a sistemas fotovoltaicos.
Maestría en Ingeniería Eléctrica
2015 — 2017
Diseño de un observador difuso Takagi–Sugeno para una columna de destilación.
Ingeniería Electrónica
2009 — 2014
Osciloscopio digital portátil con comunicación Bluetooth y Android.
Habilidades técnicas
- Aprendizaje automático
- PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, NLP y visión por computadora.
- Datos y cloud
- Python, PySpark, SQL, Apache Spark, Databricks, Delta Lake, Azure y Huawei Cloud.
- Aprendizaje por refuerzo
- RLlib, Stable Baselines3, TF-Agents y OpenAI Gym.
- Ingeniería
- Sistemas fotovoltaicos, series de tiempo, control automático, MATLAB, C y VHDL.
- Desarrollo y flujos
- Git, GitHub, GitLab, Apache Airflow, Kedro, JavaScript, HTML y CSS.
- Idiomas
- Español nativo · Inglés C1 · Portugués A1
Certificaciones y formación adicional
Publicaciones
- MPPT basado en clonación de comportamiento para sistemas fotovoltaicos: aprendizaje mediante demostraciones de P&O
IEEE ROPEC · 2021
- MPPT basado en redes neuronales, independiente del sistema y sin sensor de irradiancia, para sistemas fotovoltaicos en vehículos eléctricos
Energies · 2021
- Caracterización de una celda fotovoltaica policristalina mediante redes neuronales artificiales
Solar Energy · 2020
- Predicción del recurso solar mediante diferencias
IEEE ROPEC · 2020
- Evolución de modelos SARIMA mediante cGA para el pronóstico de series de tiempo
IEEE ROPEC · 2019
- Análisis y comparación de modelos de columnas de destilación con volatilidad relativa constante y variable
IEEE ROPEC 2016 · Publicado en 2017