Ingeniería Industrial · Ciencia de Datos · Machine Learning · Business Intelligence
Lima, Perú · LinkedIn · carruitero.fabrizio2404@gmail.com
¡Hola! Soy estudiante de Ingeniería Industrial en la UPC, en Lima, y estoy muy interesado en ciencia de datos y machine learning.
Aprendo haciendo, así que casi siempre ando en algún hackathón, programa de formación o voluntariado — el más reciente, un summit de IA acá en Lima. Me gusta que los proyectos no se queden en el notebook: que terminen en una API, un panel o un mapa que alguien pueda abrir y usar.
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Hackathon RedPública · PNUD. Motor de ML (Random Forest, Regresión Logística, K-Means) que predice zonas de riesgo para jóvenes de 15–29 años en Lima Centro. La predicción sale del notebook por dos vías: un mapa de calor y un chatbot de WhatsApp.
Pipeline reproducible de punta a punta y su despliegue. Tres modelos comparados con validación cruzada de 5 pliegues; ante empate estadístico elegí el más simple (ROC-AUC 0.835) y lo traduje a bandas de riesgo: la banda alta se fuga a 2.35× la tasa base.
El modelo se exporta a un JSON de 2.7 KB, así que producción corre sin scikit-learn: 2 dependencias, 0.61 s de arranque en frío, 38 pruebas automatizadas y CI.
El análisis completo que dio origen al modelo vive en Customer-Churn-Prediction-End-to-End-ML-Pipeline.
Proyectos académicos UPC sobre rutas de e-commerce y control de calidad en inyección de plástico (R² 0.879 con Árbol de Decisión). El panel incluye un simulador que ejecuta un Random Forest de 100 árboles dentro del navegador, sin servidor.
Se regenera sola cada dia con una GitHub Action de este repo (.github/workflows/snake.yml).
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas — Ingeniería Industrial, 2023–presente · énfasis en Data, ML y BI.
IBM / Coursera — Machine Learning & Data Science Professional Certificates · Sistemas UNI — Programming in Python (MTA), Algorithms and Data Structures · Udemy — Power BI: Professional Data Analysis · Microsoft AI Skills Fest 2026 · Inglés B2 (Duolingo English Test)
