Alejandro Ruiz

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• Correo electrónico: alejandro.ruiz@email.com
• Ubicación: Buenos Aires, Argentina
• LinkedIn: alejandro-ruiz-matematico

Resumen

Matemático aplicado con 7 años de experiencia en el desarrollo y la implementación de modelos cuantitativos avanzados para la resolución de problemas complejos en finanzas y logística. Experiencia en la optimización de algoritmos y el análisis de datos a gran escala, resultando en mejoras significativas en la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.

Experiencia Profesional

Analista Cuantitativo Senior, Banco Macro -- Buenos Aires, Argentina

Marzo 2019 – presente

• Desarrolló modelos de riesgo de crédito utilizando técnicas de machine learning, reduciendo la exposición al riesgo en un 15% para una cartera de préstamos de $500M.

• Implementó algoritmos de optimización para la asignación de capital, mejorando la rentabilidad de las inversiones en un 8% anual.

• Colaboró en la creación de un sistema de detección de fraude basado en patrones matemáticos, disminuyendo las pérdidas por fraude en un 20%.

Científico de Datos | Logística, Mercado Libre -- Buenos Aires, Argentina

Agosto 2016 – Febrero 2019

• Diseñó y optimizó modelos matemáticos para la planificación de rutas de entrega, logrando una reducción del 10% en los costos de transporte y un 5% en los tiempos de entrega.

• Aplicó técnicas de optimización combinatoria para la gestión de inventarios en centros de distribución, mejorando la eficiencia del almacén en un 12%.

• Realizó análisis estadísticos avanzados sobre el comportamiento del consumidor y la demanda, proporcionando insights clave para la estrategia de crecimiento de la plataforma.

Formación Académica

Universidad de Buenos Aires (UBA), Doctorado (PhD) en Matemática Aplicada -- Buenos Aires, Argentina

Marzo 2015 – Diciembre 2019

Universidad de Buenos Aires (UBA), Licenciatura en Matemática -- Buenos Aires, Argentina

Marzo 2011 – Febrero 2015

Habilidades

Modelado Matemático y Cuantitativo: Cálculo, Álgebra Lineal, Ecuaciones Diferenciales, Optimización, Teoría de Probabilidad, Estadística, Análisis Numérico, Modelos Estocásticos

Programación y Herramientas: Python (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn), R, MATLAB, SQL, LaTeX, Git

Análisis de Datos y Machine Learning: Regresión, Clasificación, Clustering, Series Temporales, Redes Neuronales, Procesamiento de Datos a Gran Escala

Idiomas: Español (nativo), Inglés (fluido)