null

David Álvarez de la Torre

Ingeniero de Telecomunicaciones
¿Quién soy?

Apasionado de la tecnología y la ingeniería con especial interés en machine learning, el desarrollo de software, la teoría de la probabilidad y los algoritmos. Actualmente en UBS trabajando en aplicar los últimos avances en machine learning para resolver algunos de los retos más importantes en gestión de riesgos no financieros.

Con experiencia investigando en el campo del machine learning, con dos artículos publicados (uno de ellos en ICLR). En 2019 hice prácticas tanto en el departamento VEU de la UPC como en Telefónica Research, uno de los pocos laboratorios de investigación industrial del país. En 2020, tuve la oportunidad de hacer mi tesis de máster en el Computer Vision Laboratory de ETH Zürich.

Estudié tanto el grado como el máster en Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), posicionada como la mejor en estudios de ingeniería en España y entre la 51-100 a nivel mundial en el campo de la Ingeniería Eléctrica (QS World Ranking 2020).

Con experiencia lanzando proyectos de código abierto. Apasionado por compartir código fácil de usar y experimentos reproducibles. También con experiencia en desarrollo web y marketing digital. 

Cumpleaños enero 20, 1996
Lugar de NacimientoBarcelona
Lugar de ResidenciaZúrich
Estado CivilSoltero

Experiencia

nullUBS Septiembre 2020 - Enero 1970
Risk Modeling & Analytics Specialist

Miembro del equipo AI Development & Platform. Trabajando en aplicar los últimos avances en machine learning para solucionar problemas de gestión de riesgos no financieros.

nullTelefónica Research Junio 2019 - Noviembre 2019
Research Intern

Internship de 6 meses en Telefonica I+D. Trabajé bajo la supervisión del Dr. Joan Serrà y del Dr. Jordi Luque.

- Ayudé con la solución teórica e implementé tanto los experimentos como los modelos (Glow y PixelCNN++) usados en el paper "Input Complexity and Out-of-Distribution Detection with Likelihood-based Generative Models", aceptado en la International Conference on Learning Representations de 2020.

- Creé una herramienta capaz de generar bases de datos de voz a partir de vídeos de YouTube, disponible en mi perfil de GitHub.

Educación

nullETH Zürich Febrero 2020 - Julio 2020
Estudiante de IntercambioComputer Vision Laboratory

Semestre de intercambio en el Computer Vision Laboratory de ETH Zürich. Trabajé bajo la supervisión de Sergi Caelles, el Dr. Martin Danelljan, el Prof. Xavier Giró y el Prof. Luc Van Gool.

- Publiqué la tesis de máster titulada "Temporal Copying and Local Hallucination for Video Inpainting". La tesis fue evaluada con un 5.25 / 6.00 en la escala suiza.

Nota Media: 5.25 / 6Rendimiento: 100%
nullUniversidad Politécnica de Cataluña Septiembre 2018 - Julio 2020
Máster en Ingeniería de TelecomunicacionesIntensificación en Multimedia

Programa de máster oficial de 2 años (120 ECTS) que permite la obtención del título de Ingeniero de Telecomunicación.

- Cursé "Machine Learning", "Computer Vision" y "Advanced Human Language Processing" como asignaturas de intensificación.

- 54.16% de los créditos con una puntuación igual o superior a 9.00 / 10.00.

- Completé la tesis de máster en ETH Zürich, una de las universidades más competidas del programa de intercambio. La tesis fue evaluada con un 10.00 / 10.00.

- Implementé la solución técnica de un reto empresarial real conjuntamente con estudiantes de ESADE Business School como parte de la asignatura "Interdisciplinary Innovation Project", patrocinada por ARAG. La asignatura fue evaluada con un 9.60 / 10.00.

- Publiqué el paper "Problem-Agnostic Speech Embeddings for Multi-Speaker Text-to-Speech with SampleRNN" en la 10a edición del ISCA Speech Synthesis Workshop como parte de la asignatura "Introduction to Research". La asignatura fue evaluada con un 10.00 / 10.00.

Nota Media: 9.15 / 10Rendimiento: 100%
nullUniversidad Politécnica de Cataluña Septiembre 2014 - Julio 2018
Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de TelecomunicaciónMención en Sistemas Audiovisuales

Programa de grado oficial de 4 años (240 ECTS) que permite la obtención del título de Ingeniero Técnico de Telecomunicación.

- Cursé "Audio and Voice Signal Processing", "Image and Video Signal Processing", "Audiovisual Coding", "Acoustics and Electroacoustic", "Audiovisual Technology and Production" y "Multimedia Communications" como asignaturas de especialización.

- 72.50% de los créditos con una puntuación igual o superior a 7.00 / 10.00.

- Publiqué la tesis de grado titulada "Real-Time Stock Predictions with Deep Learning and News Scrapping", supervisada por el Prof. José Adrián Rodríguez. La tesis fue evaluada con un 9.70 / 10.00.

- Ejercí como líder técnico de un equipo de 13 personas como parte de la asignatura "Advanced Engineering Project", patrocinada por CaixaBank. La asignatura fue evaluada con un 9.50 / 10.00.

- Obtuve la "recognition of outstanding academic achievement", otorgada a aquellos estudiantes que no han suspendido ninguna asignatura durante el grado.

Nota Media: 7.72 / 10Rendimiento: 100%Orden de Promoción: 22 / 373
null
Stanford University - CourseraAlgorithms Specialization
null
DeepLearning.ai - CourseraDeep Learning Specialization

Idiomas

EspañolNative
CatalánNative
InglésC1

Premios y Reconocimientos

Beca Colaboración
Organizado porGobierno de España - Noviembre 2018

Beca de 2000€ cuyo objetivo es el de iniciar a los estudiantes en tareas de investigación en el departamento de su elección. Otorgado anualmente a los 2000 solicitantes con las mejores notas medias del territorio español.

Reconocimiento de un Logro Académico Sobresaliente
Organizado porUniversidad Politécnica de Cataluña - Noviembre 2018

Otorgado a aquellos estudiantes que aprueban todas las asignaturas en el primer intento sin fallar ninguna de ellas. Sobre el 10-20% de los estudiantes obtienen esta distinción en cada promoción.

Hackathon Mobility 2018 - Primer Premio del Reto SEAT
Organizado porCARNET Barcelona - Marzo 2018

El hackathon consistió en utilizar los sensores de un robot y un Amazon Alexa para create un asistente de navegación intelligent. Nuestra solución incluyó funcionalidades como la detección facial, reconocimiento facial, reconocimiento de gestos, detección de eventos y un inovador algoritmo capaz de detectar el momento óptimo para repostar. El premio consistió en 2000€ en efectivo más la oportunidad de presentar la solución frente a managers de alto rango en las oficinas de la compañía.

Habilidades

Machine Learning
Computer Vision
Procesado del Lenguaje Natural
Procesado de Señal
Aprendiendo | Superviviente | Universitario | Con Experiencia | Maestro