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Kevin Stick Arciniegas MarquezCientífico de Datos
Perfil

Científico de datos con 2 años de experiencia como Analista Automatizador de pruebas (QA), especializado en construir soluciones ML (Python, Sklearn, Scipy) y análisis avanzado (Pandas, SQL, R). Experto en automatización de flujos (Cypress/JavaScript) y de pipelines (JSON/CSV). Combino metodologías ágiles (Kanban/Scrum) con skills Full Stack para traducir datos en productos escalables, aplicando visión analítica heredada de QA en detección de patrones y mejora continua.

Habilidades Técnicas
Python|R|Pandas|Numpy|SQL|PyTorch|Scikit-learn|TensorFlow|Matplotlib|Plotly|Clickup|Power Bi|AWS|JavaScript|TypeScript|Cypress|Playwright|HTML|CSS|Figma
Experiencia Profesional
08/2023 – 03/2024 | Bógota, Colombia
  • •Automaticé la extracción y el análisis de métricas de rendimiento (latencia, tasa de errores) de +15 flujos web usando Cypress y Pandas, identificando cuellos de botella críticos.
  • •Desarrollé e implementé un pipeline de datos para procesar y clasificar automáticamente +200 reportes de bugs semanales, aplicando algoritmos de clustering (scikit-learn) a logs históricos para priorizar soluciones.
  • •Diseñé un sistema de monitoreo en tiempo real con SQL y dashboards personalizados, correlacionando métricas de usabilidad (CTR, tasa de rebote) con eventos de código para facilitar la toma de decisiones.
    • Proyectos
  • •Combiné scripts en pandas (Python) y dplyr (R) para fusionar bases transaccionales heterogéneas y generar un dataset único para market basket analysis.
  • •Desarrollé funciones escalables en Python usando NumPy para calcular itemsets frecuentes (soporte/confianza), validando su eficiencia frente a mlxtend y reduciendo la complejidad computacional en un 40%.
  • •Apliqué pruebas de hipótesis en R (vía rpy2) y métricas de SciPy para filtrar reglas espurias, y contrasté resultados con dashboards en Plotly, evidenciando patrones accionables y eficacia del enfoque híbrido.
    • Educación