Sergio Salinas-Fernández, PhD

Data Scientist | Data Engineer

Con una sólida base en computación y una pasión por transformar datos complejos en insights accionables. Mi experiencia se extiende desde la ingeniería de datos robusta hasta la ciencia de datos avanzada, con un interés y especialización particular en la aplicación de la Geometría Computacional para resolver problemas innovadores.

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Sobre Mí

Doctor en Computación con 7 años de experiencia en proyectos de informática. Me especializo en el análisis y visualización de datos, Machine Learning, bases de datos e ingeniería de datos.

Actualmente, me desempeño como Ingeniero de Datos en Alstom, donde soy responsable de la limpieza, análisis y modelado de datos, el desarrollo de dashboards y la aplicación de modelos de Machine Learning para la predicción del ciclo de vida de componentes en trenes.

Además, soy profesor PEX de informática en la Universidad de Chile, contribuyendo a la formación de nuevos talentos en el área.

Mi Expertise

Data Science & Engineering

Análisis y visualización de datos, Machine Learning (regresión, clasificación), desarrollo de pipelines ETL/ELT, Big Data, Cloud Computing (AWS), bases de datos relacionales (SQL) y NoSQL (MongoDB, DynamoDB). Experiencia con herramientas como Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), Power BI, Tableau.

Geometría Computacional

Desarrollo y paralelización de algoritmos geométricos (GPU CUDA en C++), estructuras de datos compactas para mallas poligonales, generación de mallas (PolyLLA, Delaunay), modelado para EDPs (celdas Voronoi). Aplicaciones en visualización científica y simulación.

Desarrollo y Herramientas

Lenguajes: Python, C++, R, JavaScript, CUDA, SQL. Frameworks: TensorFlow, FastAPI, Node.js. Herramientas: Git, Docker, Linux, QGIS. Metodologías ágiles y experiencia en API REST, LLM y Prompt Engineering.

Experiencia Profesional

Ingeniero de Datos

Alstom | Las Condes, RM, Chile

Abril 2024 - Presente

  • Análisis de datos y desarrollo de modelos de Machine Learning para predecir reemplazo de ruedas de trenes (Metro EFE) y clasificación de muestras de aceite (Ferrosur, México).
  • Creación de dashboards interactivos en Power BI y Tableau para optimizar la toma de decisiones en mantenimiento.
  • Desarrollo de pipelines ETL en tiempo real (Azure, PostgreSQL, Docker).
  • Implementación de scripts OCR con IA (Python) para digitalizar documentos de mantenimiento.

Profesor PEX

Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Chile | Santiago, Chile

Enero 2023 - Presente

  • Co-guía de memorias de pregrado y magíster en Ing. Civil Informática (7 egresados, 6 en proceso).
  • Líder de proyectos en el grupo de investigación "+Lab" (más de 5 proyectos completados).

Investigador en Ciencias de la Computación

Proyecto Fondecyt / +Lab, Universidad de Chile | Santiago, RM, Chile

Julio 2019 - Enero 2024

  • Desarrollo de paralelización en GPU CUDA (C++) de algoritmo de clasificación de datos geométricos (aceleración de 90x).
  • Implementación de estructura de datos compacta para mallas poligonales (eficiencia de memoria del 99%) en C++.
  • Análisis y visualización de grandes conjuntos de datos (Python, Jupyter, Matplotlib, Pandas).

Desarrollador de Software

Nulight | Santiago, Chile

Enero 2018 - Noviembre 2018

  • Desarrollo de software web con Node.js y Express.js, aplicando el patrón arquitectónico MVC y utilizando DynamoDB en AWS.
  • Implementación de una solución IoT con el microchip ESP2866, usando Mongoose dentro del ecosistema AWS IoT.

Investigación Destacada en Geometría Computacional

Algoritmos y Paralelización GPU

Mi investigación se ha centrado en el desarrollo de algoritmos eficientes para el manejo de datos geométricos. Un hito clave fue la paralelización en GPU (CUDA C++) de un algoritmo de clasificación de datos geométricos, logrando una aceleración de hasta 90 veces en comparación con su versión secuencial. Esto demuestra mi capacidad para optimizar procesos computacionalmente intensivos.

También he trabajado en la implementación de estructuras de datos compactas para mallas poligonales, alcanzando una eficiencia del 99% en el uso de memoria, crucial para el manejo de modelos geométricos a gran escala.

Generación de Mallas y Modelado

He contribuido significativamente al campo de la generación de mallas poligonales y poliédricas. Esto incluye el desarrollo del algoritmo POLYLLA (Polygonal Meshing Algorithm Based on Terminal-Edge Regions) y la exploración de la generación de mallas poliédricas a partir de mallas tetraédricas de Delaunay.

Durante mi pasantía en el BSC-CNS (Barcelona Supercomputing Center), implementé un modelo para resolver ecuaciones diferenciales parciales que admite celdas Voronoi y celdas Polylla, demostrando la aplicación práctica de estos conceptos geométricos en la simulación científica.

Publicaciones Relevantes:

  • Exploring polyhedral mesh generation from Delaunay tetrahedral meshes (SIAM IMR25).
  • Generation of Polygonal Meshes in Compact Space (SIAM IMR23).
  • GPU Parallel Algorithm for the Generation of Polygonal Meshes Based on Terminal-Edge Regions (SIAM International Meshing Roundtable Workshop 2022).
  • POLYLLA: Polygonal Meshing Algorithm Based on Terminal-Edge Regions (Engineering with Computers, 2022).

Educación

Doctorado en Computación

Universidad de Chile | Santiago, Chile

2019 - Abril 2025 (Esperado)

Analista de Computación Científica (Título Profesional)

Universidad de Santiago | Santiago, Chile

2018

Licenciatura en Ciencias de la Computación

Universidad de Santiago | Santiago, Chile

2014 - 2018

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Si estás interesado en colaborar, discutir oportunidades o simplemente quieres saber más sobre mi trabajo, no dudes en contactarme.

Sergio Salinas-Fernández | La Florida, Santiago, RM, Chile.