22006

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  • Facultad de Medicina, Salud y Deportes - Madrid

Profesor adjunto

Joel Valverde de Pedro

  • Ingeniería

Debido a mi interés por la tecnología, la imagen y la programación, me gradué en el Grado de Tecnología Digital y Multimedia en la UPV, ampliando mi formación en la Universiteit Antwerpen. Durante mis estudios, descubrí el potencial de la inteligencia artificial y el computer vision, lo que me llevó a orientar mi carrera profesional hacia el desarrollo de soluciones basadas en IA.

Al entrar en el mundo laboral, enfoqué mi perfil como científico de datos, especializándome en el análisis y procesamiento de imágenes en entornos cloud, optimización de modelos y automatización de procesos mediante IA. Siempre he intentado unir esta pasión con mi otra gran vocación: el hockey hierba, deporte en el que compito a nivel semiprofesional.

Mi experiencia en el deporte me ha aportado habilidades clave como la toma de decisiones estratégicas y el análisis de rendimiento, que aplico en mi trabajo diario. Sigo explorando nuevas formas de integrar la IA con distintas disciplinas, buscando siempre soluciones innovadoras que optimicen procesos y mejoren la toma de decisiones.

Formación académica

  • Electronics and ICT Engineering Technology

    • Universiteit Antwerpen
    • 2022-2023
  • Grado en Tecnología Digital y Multimedia

    • Universitat Politècnica de València
    • 2019-2023

Experiencia profesional

  • GFT Technologies
  • Científico de datos
  • Septiembre 2023 - actualmente

Desarrollo de soluciones basadas en Computer Vision y Generative AI. Experiencia en procesamiento y análisis de imágenes, detección de keypoints y segmentación. Aplicación de modelos generativos y optimización de datos. Trabajo en entornos cloud, integrando APIs y automatizando procesos mediante IA para mejorar la eficiencia y toma de decisiones.

  • IDLab (UGent - UAntwerpen - imec)
  • Data Scientist
  • Enero 2023 - julio 2023

Desarrollo de herramientas para el análisis de rendimiento en hockey sobre hierba en IDLab, laboratorio asociado a la Universidad de Amberes. El proyecto se basa en la recopilación de datos GPS de los jugadores para extraer métricas como la detección de sustituciones, el estado físico según el ritmo cardiaco y otros indicadores clave, permitiendo un análisis detallado del rendimiento.