Víctor Miranda

VÍCTOR MIRANDA

Data Science Risk Analytics Machine Learning Python/R/SQL

Soy Data Scientist y especialista en analítica cuantitativa aplicada a negocio y riesgo, con sólida experiencia en entornos financieros y de datos.

Mi formación en econometría y ciencias cuantitativas me ha permitido diseñar y aplicar modelos estadísticos y de machine learning para la previsión, la gestión del riesgo y la mejora de la toma de decisiones. He trabajado en proyectos de credit y market risk, incluyendo modelos regulatorios y métricas avanzadas.

Domino herramientas de análisis como Python, R y SQL para transformar grandes volúmenes de datos en insights claros y accionables. Me caracterizo por un enfoque analítico, comunicación clara y capacidad para colaborar tanto con equipos técnicos como de negocio.

Artículos Académicos

Documentación Técnica

Papers y guías especializadas en modelado de riesgos

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Métodos Estadísticos

Introducción

Fundamentos estadísticos esenciales para el modelado y validación de riesgo de crédito.

Estadística Validación
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Productos Bancarios

Fundamentos

Productos crediticios y bancarios básicos: características, riesgos y estructuras.

Crédito Banca
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Marco BASEL

Regulatorio

Framework regulatorio BASEL: requisitos de capital, ratios y estándares internacionales.

BASEL II/III Regulación
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Modelado Predictivo

Técnicas avanzadas de ML para PD, LGD y EAD.

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Scorecards

Desarrollo completo: diseño, calibración y monitoreo.

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Normas IFRS 9

ECL, provisiones y deterioro crediticio.

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CCAR & Stress Testing

Pruebas de estrés y requerimientos Fed.

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Perfiles de Riesgo

Preparación para evaluaciones regulatorias.

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Marco Regulatorio

Panorama global y SR 11-7.

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Estrategia de Riesgo

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Regulaciones Market Risk

VaR, FRTB y Expected Shortfall.

Proyectos Sector Bancario

Soluciones Financieras

Implementaciones de ML para instituciones bancarias

PD con IA Explicable

XGBoost + SHAP

Modelización de Probabilidad de Default conforme a Basilea III/IFRS 9 con XGBoost y explicabilidad SHAP.

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Scoring en Tiempo Real

Datos Alternativos

Motor de scoring crediticio con datos alternativos y pipeline ML para optimización de aprobación de préstamos.

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Detección de Fraude

Autoencoders

Detección de fraude en transacciones con autoencoders profundos y métodos ensemble sobre datos desbalanceados.

Deep Learning Anomaly Ensemble

Estimación ECL

IFRS 9

Pérdida Crediticia Esperada con modelización PD/LGD multicenario condicionada a variables macroeconómicas.

ECL Macro Escenarios

Cobranza Inteligente

Clustering

Segmentación comportamental para estrategia de cobranza con clustering y análisis de supervivencia.

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Proyectos Sector Retail

Analytics de Retail

Soluciones de ML para comercio y e-commerce

Recomendación Omnicanal

Filtrado Híbrido

Sistema de recomendación con filtrado colaborativo-contenido y personalización en tiempo real.

Recommender Real-time Omnicanal

Forecasting de Demanda

Prophet + LightGBM

Forecasting multitienda con Prophet, LightGBM y regresores externos a nivel de categoría.

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Predicción de Churn

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Predicción de abandono y estimación del Customer Lifetime Value con segmentación RFM.

Churn RFM CLV

Precios Dinámicos

Elasticidad

Optimización dinámica de precios mediante modelización de elasticidad y competencia con ML.

Pricing Elasticidad Competencia

Análisis de Sentimiento

NLP

NLP sobre reseñas de productos para gestión de calidad del surtido y estrategia de categorías.

NLP Sentiment Reviews