Carlos Ezequiel Leiva
AI Engineer
Perfil Profesional
Apasionado por la tecnología y la resolución de problemas reales, combino una sólida base en electrónica con más de una década de experiencia en el sector eléctrico. Esta trayectoria me brindó un enfoque práctico y analítico, junto con un compromiso constante con el aprendizaje.
En los últimos años me especialicé en ciencia de datos e inteligencia artificial, con foco en Python, machine learning e IA generativa. Me interesa aplicar estos conocimientos para crear herramientas que generen impacto positivo en la vida de las personas.
Actualmente desarrollo soluciones innovadoras basadas en datos e inteligencia artificial. Apunto a roles como AI Engineer o Data Scientist en proyectos con impacto positivo, ya sea social, tecnológico o estratégico.
Educación
Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Formación en análisis avanzado de datos, machine learning y desarrollo de sistemas inteligentes para mejorar la toma de decisiones en diversos sectores.
ISSD, Córdoba, Argentina
2023 – Actualidad
Análisis de Datos
Programa profesional certificado por IBM y Guayerd, enfocado en técnicas prácticas de análisis de datos aplicadas al mercado tecnológico.
Latinoamérica
2024 (Egresado)
Programador Python
Programación en Python con enfoque práctico, automatización, manejo de librerías y conexión con bases de datos.
CFP N°402, Tres de Febrero, Buenos Aires, Argentina
2022 (Egresado)
Técnico en Electrónica
Formación técnica en sistemas eléctricos, automatización, control, instrumentación y diagnóstico de fallas. Sólida base práctica en electrónica digital y analógica.
E.E.S.T. N°2 "Tres de Febrero", Buenos Aires, Argentina
2014 (Egresado)
Experiencia Laboral
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ONG Potenciar Solidario – Analista de Datos (2024)
Diseñé dashboards en Looker Studio y Power BI para visualización de indicadores financieros.
Automatizé reportes en Google Sheets y SQL para mejorar la toma de decisiones.
Tecnologías: Google Sheets, SQL, Looker Studio, Power BI, Excel. -
Especialista en Sistemas Eléctricos y Electrónicos Automatizados | 2014–2024
Ejecuté proyectos de instalación, mantenimiento y automatización en entornos residenciales, comerciales e industriales. Integré soluciones de domótica y control para optimizar eficiencia energética, funcionalidad y seguridad.
Áreas de trabajo: instalaciones eléctricas, tableros de control, sensores, relés, automatización, electrónica aplicada.
Proyectos Destacados
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ABU – Asistente Virtual para el Bienestar de Adultos Mayores (Abril 2025)
Diseñé un asistente conversacional basado en modelos de lenguaje (LLMs) para brindar compañía, recordatorios y asistencia básica a personas mayores, con posibilidad de integración a servicios de mensajería y centros de salud.
Tecnologías: Python, Streamlit, OpenAI API, OpenWeatherMap API, Pillow. -
Detección de Riesgo Vehicular con Visión Artificial (2025)
Implementé un sistema que identifica el tipo de vehículo y cantidad de ocupantes en tiempo real, orientado a evaluar riesgos urbanos y contribuir a la seguridad vial.
Tecnologías: Python, OpenCV, YOLOv8, Streamlit, NumPy, PIL. -
NeuroTest – Evaluación Cognitiva con IA (Junio 2025)
Desarrollé en colaboración con un equipo una herramienta interactiva diseñada para evaluar funciones cognitivas como memoria, lenguaje, atención y razonamiento. El sistema utiliza modelos de machine learning para clasificar niveles de riesgo cognitivo y ofrece recomendaciones educativas personalizadas. Además, incluye visualizaciones dinámicas y la opción de exportar resultados en PDF para facilitar su interpretación.
Tecnologías: Python, Streamlit, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, APIs, WeasyPrint / PDFKit. -
Predictor de Salarios con Machine Learning (Mayo 2025)
Elaboré un sistema de predicción de rangos salariales basado en datos reales de más de 50,000 ofertas laborales. El modelo seleccionado alcanzó una precisión del 95.4%, permitiendo apoyar a profesionales y empresas en la toma de decisiones informadas sobre remuneraciones. La solución incluye análisis de impacto económico, visualizaciones interactivas y generación de reportes claros para facilitar su interpretación.
Tecnologías: Python, Scikit-learn, Numpy, Pandas, Plotly, Altair.
