Daniel Domínguez Coloma

Ingeniero con experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático y procesamiento de señales, especializado en análisis de audio y detección de eventos en ambientes ruidosos. Ha desarrollado modelos de machine learning y self-supervised learning para identificar patrones en grandes volúmenes de datos acústicos, incluyendo el uso de espectrogramas, embeddings y técnicas de reducción de dimensionalidad. Maneja herramientas como Python, TensorFlow, R y entornos de análisis reproducible en Jupyter. Posee experiencia en diseño de pipelines de procesamiento de datos, optimización de modelos y análisis exploratorio avanzado. Interesado en aplicar inteligencia artificial y análisis de datos para resolver problemas complejos en contextos científicos y tecnológicos.