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Ander Akier Ayucar Chasco

Ingeniero Informático Junior Data · Software · ML & IA

Transformo datos complejos en soluciones útiles. Experiencia real en industria (Michelin) con sistemas en tiempo real. Disponible para incorporación inmediata.

Foto de perfil de Ander Akier Ayucar Chasco

Sobre mí

Ingeniero Informático con experiencia práctica en datos, software y Machine Learning aplicados a un entorno industrial real (Michelin). Me especializo en transformar datos complejos en soluciones útiles: desde la construcción de pipelines ETL y dashboards de monitorización hasta el desarrollo y la puesta en producción de modelos predictivos.

Trabajo principalmente con Python, SQL, Power BI y Dataiku, y me siento cómodo tanto del lado del dato como del desarrollo de software. Tengo curiosidad activa por la IA y la automatización — este propio portfolio integra un chatbot vía Gemini + Groq como ejemplo. Experiencia internacional con Erasmus en República Checa (Universita Pardubice, 2024–2025).

Actualmente finalizando mi TFG sobre predicción de rotura de membranas con ML en Michelin — datos industriales reales, ingeniería de variables, modelado predictivo y un sistema de inferencia en tiempo real con probabilidad calibrada. Defensa prevista en junio 2026.

Ubicación

Navarra, España

Disponibilidad

Inmediata — movilidad total

Movilidad

Carnet B + vehículo propio

Edad

23 años

Idiomas

ESEspañolNativo
ENInglésB2 (+ Erasmus)
EUEuskeraB2
FRFrancésB1

Experiencia

Michelin

Becario Data Engineer / Analista de Datos

oct. 2025 – mar. 2026Aranda de Duero, Burgos

Prácticas de empresa en la fábrica de Michelin de Aranda de Duero, combinando trabajo en planta y oficina con el desarrollo del TFG. Tutorización industrial: Experto Digital de la planta + mentoría técnica diaria del Analista de Datos del equipo.

  • •Desarrollo de pipelines ETL con Python, Dataiku y PySpark sobre datos industriales de producción a gran escala
  • •Análisis exploratorio (EDA) y análisis estadístico de datos de fabricación para detectar patrones y anomalías
  • •Construcción y validación de modelos de ML para predicción de fallos (mantenimiento predictivo) — incluyendo un sistema de inferencia en tiempo real con flujo sincronizado cada 3 minutos y probabilidad calibrada de rotura
  • •Creación de dashboards en Power BI para monitorización de KPIs y detección de anomalías en producción
  • •Conversaciones constantes con operarios e ingenieros de producción para entender la 'vida del dato' y traducir problemas reales a soluciones técnicas
  • •Trabajo colaborativo en equipo bajo metodología Agile/SCRUM en entorno productivo real
PythonSQLDataikuPower BIPySparkPandasScikit-learnLightGBMOsisoft PI SystemGit

KYB

Peón Especialista — Calidad

jun. 2025 – sep. 2025Los Arcos, Navarra

Trabajo en línea de producción industrial con control de calidad de componentes de automoción.

  • •Control de calidad de componentes de automoción en línea de producción industrial

Tasubinsa

Trabajador de Fábrica

jul. 2024 – sep. 2024Villatuerta, Navarra

Trabajo en línea de producción industrial.

  • •Trabajo en línea de producción industrial

Proyectos

Trabajo de Fin de Grado — Michelin

Sistema de Predicción de Rotura de Membranas

oct. 2025 – jun. 2026·Defensa prevista: junio 2026

Sistema de alerta temprana para prensas de cocción en la fábrica de Michelin de Aranda de Duero, utilizando un año de datos industriales reales de producción.

  • •Feature engineering sobre series temporales industriales: rolling windows, máximos/mínimos, desviación estándar, AUC y pendiente absoluta calculados por etapas de la cocción
  • •Probé varios algoritmos (Random Forest, XGBoost, entre otros) y la decisión final fue LightGBM por su balance entre rendimiento y latencia de inferencia
  • •Sistema de inferencia en tiempo real con flujo sincronizado cada 3 minutos y probabilidad calibrada de rotura combinando salida del modelo + observaciones históricas
  • •Resultado clave: más del 50% de reducción de falsos positivos frente al método anterior, con alertas graduadas por severidad

Stack tecnológico

PythonPandasScikit-learnLightGBMPySparkSQLDataikuPower BIOsisoft PI System

Código confidencial por acuerdo con Michelin — datos industriales reales

>50%

Reducción de falsos positivos

frente al método anterior

Habilidades

Lenguajes

PythonSQLJavaHTML/CSS/JS

Python (Data)

PandasNumPyPySparkJupyter

ML / IA

Scikit-learnLightGBMRandom ForestXGBoostETL/ELTMantenimiento predictivoMLOpsSHAP/LIMEAPIs LLM

Visualización / BI

DataikuPower BIGrafana

Bases de datos

MySQLPostgreSQL

Cloud

AzureAzure Databricks

Industrial / OT

Osisoft PI System / AVEVA PI

Herramientas / DevOps

GitGitHubGitLabLinux/BashGitHub Actions / GitLab CIVS CodeJIRA / Confluence

Metodologías

AgileSCRUMKanban

Formación

Grado en Ingeniería Informática

Universidad de Burgos

2021 – 2026

TFG

Predicción de rotura de membranas mediante análisis de datos y Machine Learning

Desarrollado en Michelin (Aranda de Duero) con datos industriales reales. Defensa prevista junio 2026.

Erasmus — Informática

Universita Pardubice

República Checa

sep. 2024 – jun. 2025

Año Erasmus con formación en programación avanzada, trabajo en equipo internacional e inglés en contexto académico real diario. Asignatura destacada: 'Management of Operating Systems' por la pedagogía proactiva del profesor. El año me dio independencia y me enseñó a afrontar problemas nuevos relacionándome con personas de muchísimas culturas distintas, todo en inglés.

Certificaciones

Cambridge First Certificate in English (B2)

Cambridge Assessment English

ene. 2024

Python — Curso completo (220h)

Edutin Academy

feb. 2024

Claude Code in Action

Anthropic

may. 2026

Contacto

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Ubicación

Navarra, España

Disponibilidad

Inmediata — movilidad total — abierto a remoto

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