Tools & technologies
Evaluación y diagnóstico de modelos
La parte que más me ha enseñado: revisar modelos buscando fugas de datos, métricas engañosas y evaluaciones optimistas.
La parte que más me ha enseñado: revisar modelos buscando fugas de datos, métricas engañosas y evaluaciones optimistas. Empezando por los míos.
Dónde se rompe de verdad
La mayoría de los modelos no fallan por el algoritmo, sino por fugas de datos, una métrica mal elegida o una evaluación optimista. He aprendido a buscar eso primero, porque me ha pasado.
Criterio, no modas
A veces la respuesta es un modelo más simple, a veces es que no hace falta un LLM. Intento quedarme con lo que de verdad mueve la aguja en cada caso, y varias de mis herramientas open-source salen justo de ahí.
Operating locations
Estudiando en Madrid
Base en Madrid, aprendiendo en público: proyectos, herramientas open-source y colaboraciones, dentro y fuera de España.
Info gráfico
Decision flow
Sin humo.
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Friction map
Las fugas primero.
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Journey shape
El modelo simple suele ganar.
Próximos proyectos:
MLOPSFASTAPIDOCKERMONITORING
Credit Risk Platform
Plataforma MLOps de scoring de crédito de punta a punta: entrenamiento reproducible con registro de modelos versionado, API de inferencia en FastAPI con validación de entrada, monitorización de drift por PSI y observabilidad con Prometheus y Grafana, todo dockerizado y con CI. Código en github.com/delcenjo/credit-risk-platform.
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PYTORCHTRANSFORMERSNLP
Transformer from scratch
Modelo de lenguaje tipo GPT implementado desde cero en PyTorch: atención multi-cabeza, máscara causal y bloques residuales escritos a mano, más un tokenizador byte-pair propio y un estudio de ablaciones. Código en github.com/delcenjo/transformer-from-scratch.
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NEXT.JSWEBASSEMBLYCLOUDFLARECI/CD
Esta misma web
Este porfolio está construido a mano con Next.js y desplegado en Cloudflare Workers, con un laboratorio de modelos que corre entero en el navegador y despliegue continuo en cada commit. Código en github.com/jmweb-org/jmweb-pag-web.
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SCIKIT-LEARNCALIBRATIONTABULAR
Credit Risk Model
Modelo de riesgo de impago con evaluación rigurosa: pipeline sin fugas, comparación por validación cruzada, probabilidades calibradas, umbral de decisión por coste de negocio y análisis de error por segmento. Código en github.com/delcenjo/credit-risk.
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