Trayectoria

Desarrollé simulaciones de interfaz usando Python y OpenAI Gym. Apliqué RL para mejorar la adaptación de la UI. Entregué un prototipo que mostraba una adaptación mejorada mediante reward modelling.

Casi completado un PhD en Computer Science centrado en aplicar Reinforcement Learning (RL) a Adaptive User Interfaces (AUIs). La investigación exploró cómo RL techniques pueden usarse para hacer user interfaces inteligentes y adaptativas, optimizando interaction strategies para mejorar user experience (UX). El trabajo combinó artificial intelligence, human–computer interaction, y experimental evaluation para diseñar data-driven, adaptive

Se desempeñó como Ayudante de Cátedra en la Universitat Politècnica de València durante tres años académicos, impartiendo sesiones prácticas en Software Quality. Enseñó a los estudiantes cómo diseñar y aplicar software quality models, evaluar quality attributes, y seguir las best practices en software engineering. Recibió consistentemente puntuaciones de satisfacción estudiantil superiores a 9/10 en todos los años, lo que refleja una fuerte efectividad docente, claridad y compromiso.

Lideré y contribuí a un equipo ganador (Gromep) en el Autonomous Driving Challenge 2021, logrando el 1er lugar entre todos los competidores. Diseñé, implementé y optimicé algoritmos de Autonomous Driving, incluyendo sistemas de percepción, toma de decisiones y control, bajo restricciones de tiempo real y competitivas. Demostré sólidas habilidades de trabajo en equipo

Trabajé como Predoctoral Researcher en ITI con un contrato de investigación a tiempo completo mientras cursaba un PhD en Computer Science. Realicé investigación aplicada sobre Reinforcement Learning para Adaptive User Interfaces, combinando técnicas de inteligencia artificial con UX evaluation. Contribuí a proyectos de investigación, estudios experimentales y divulgación científica.

Completó una Maestría en Software Systems Engineering and Technology, centrándose en el diseño, análisis y validación de sistemas de software complejos. Desarrolló habilidades avanzadas en software architecture, quality assurance, y system-level engineering, con énfasis en soluciones de software robustas, escalables y de alta calidad.

Realicé estudios biométricos utilizando EEG para analizar la experiencia de usuario (UX). Realicé análisis y procesamiento de datos utilizando Python y R, extrayendo información significativa de señales fisiológicas. Contribuí a publicaciones científicas y apoyé el desarrollo de estrategias adaptativas de UX basadas en resultados experimentales.

Trabajé como Full-Stack Developer en el e-commerce domain, desarrollando y personalizando Odoo modules y PrestaShop solutions. Diseñé e implementé un custom integration bridge entre Odoo y PrestaShop, permitiendo una seamless synchronization de datos y business processes. Contribuí a mejorar la system interoperability, reliability, y maintainability a través de platforms.

Obtuvo el 1er lugar en la CEABOT Robotics Competition en tres ediciones consecutivas (2017, 2018 y 2019). Desarrolló y programó sistemas robóticos humanoides con múltiples modos de interacción y control, incluyendo control por voz, interacción basada en Kinect y comportamientos totalmente autónomos. El trabajo implicó la integración de percepción, toma de decisiones y control para permitir un rendimiento robótico robusto e interactivo en entornos competitivos.

Graduado en Computer Engineering con una especialización en Computer Engineering (Hardware). Recibió premios a la excelencia académica cada año del programa, reflejando un rendimiento superior constante. Galardonado con el premio al Mejor Proyecto Final de Grado por su destacada calidad técnica, innovación y ejecución.