CARLOSRAMÍREZ MARTÍN

Desde pequeño me ha fascinado la historia clásica. ¿Cómo lograba Roma organizar un imperio sin telecomunicaciones modernas? Parte de la respuesta estaba en la información: cosechas, recursos e informes que permitían comprender el presente y anticipar problemas. Aquella curiosidad por cómo tomamos decisiones acabó convirtiéndose en el hilo conductor de mi carrera.

En Cofidis trabajé en análisis de datos, previsión de demanda y gestión de proyectos. Aprendí que una buena solución empieza por entender el negocio y necesita algo más que tecnología: objetivos claros y equipos que se entiendan. Mi formación en Scrum refuerza esa manera de trabajar.

Ese recorrido me llevó a profundizar en ciencia de datos, Python y machine learning, con formación en la UOC y Tokio School. Actualmente, en MELMACIA LAB, trabajo en preparación y análisis de datos, automatización de pipelines y entrenamiento y validación de modelos.

Hoy amplío esa mirada hacia la ingeniería de IA y la construcción de aplicaciones basadas en modelos fundacionales. Me interesan el prompt engineering, los sistemas RAG y la conexión entre datos, modelos e interfaces para convertir sus capacidades en herramientas útiles y evaluables.

Ese es el punto donde sitúo mi perfil como Full-Stack AI Engineer: entre los datos, el negocio y la construcción de soluciones. Porque cambian las herramientas, pero la pregunta permanece: ¿cómo convertir lo que sabemos en mejores decisiones?