Nuestro equipo está formado por algunas de las mejores mentes de los campos del perfilado psicológico y la inteligencia artificial. Combinan sus experiencias y habilidades para producir nuestra tecnología incomparable.
¡Lee sus historias!
Enfoque de investigación:
Procesamiento de lenguaje natural
Recuperación de información
Detección de plagio
Lingüística computacional
Inteligencia artificial
ACERCA DE MARC:
Marc es Chief Scientific Officer en Symanto, a la que se incorporó en 2016. En este puesto trabaja con su equipo para proporcionar a nuestra plataforma de análisis de datos con nuevas soluciones basadas en las últimas técnicas de inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, machine y deep learning.
Él tiene más de diez años de experiencia como investigador en proyectos relacionados con el procesamiento del lenguaje natural y la recuperación de información multilingüe. Esos proyectos le han permitido adquirir una sólida formación en machine y deep learning, ciencia de datos, análisis y minería.
Obtuvo su doctorado en informática en la Universidad Politécnica de Valencia, donde también obtuvo su carrera en Ingeniería Informática y su máster en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital.
ACERCA DE MARA:
Soy Científica de Investigación en Symanto desde septiembre de 2018. Anteriormente formaba parte del centro de investigación de tecnología de reconocimiento de patrones y lenguaje humano (PRHLT), donde trabajaba en tareas de traducción automática estadística. Obtuve mi doctorado en la Universidad Politècnica de València con mi trabajo en técnicas avanzadas de adaptación de dominios en la traducción automática. Mi objetivo de investigación a largo plazo es desarrollar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para construir sistemas de aprendizaje con poca supervisión humana.
Intereses
Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural
Enfoque de investigación:
Traducción automática
Adaptación
Aprendizaje online
Adaptación de dominios
Enfoque de investigación:
Psicolingüística
Psicología Mediática
ACERCA DE SEREN:
Trabajo como R&D Psychologist en Symanto. Mi trabajo consiste en codificar teorías psicológicas en modelos psicolingüísticos legibles por máquinas y asistir a los departamentos de producto y comercial para casos de industria. Tengo un doctorado en Psicología Mediática de la Universidad de Tuebingen. Antes de unirme a Symanto, Era Asociada de Investigación en el Centro de Investigación Mediática y Conocimientos (Tuebingen), trabajando para el consorcio AFEL (Analytics for Everyday Learning) fundado por EU HORIZON 2020.
ACERCA DE ANGELO:
Angelo es un Científico de Investigación en Symanto Research desde octubre de 2018, donde trabaja construyendo modelos de clasificación y herramientas de aprendizaje automático internas. Anteriormente trabajaba en el Equipo Bixby para Samsung, donde se ocupó del módulo NLG para italiano. Es ex alumno de Tecnologías del Lenguaje y la Comunicación de Erasmus Mundus y obtuvo un máster en Lingüística de la Universidad de Groningen (Países Bajos) y un máster en Ciencias Informáticas de la Universidad de Malta (Islas de Malta). Trabajó detectando variación de lenguaje mediante funciones sintácticas y modelos neurales.
Enfoque de investigación:
Tecnología del Lenguaje
PLN
Estilometría
Enfoque de investigación:
Ciencia de datos
Mercados financieros
Análisis gráfico
Procesamiento de lenguaje natural
ACERCA DE IAN:
Ian es Product Data Scientist en Symanto desde junio de 2022. Ha trabajado como asesor en el sector bancario y de evaluación financiera, mediante la aplicación de distintos modelos de valoración y ha podido descubrir los entresijos de las instituciones bancarias corporativas.
Poco a poco, su curiosidad por la ciencia de datos fue aumentando tras participar en distintos programas de formación en sus anteriores empresas. Quería saber aún más del mundo de los datos, así que empezó a usar métodos autodidactas. Finalmente, decidió dar un giro a su carrera y participar en un bootcamp de ciencia de datos para mejorar y consolidarse como Data Scientist, es decir, científico de datos.
En Symanto aplica su experiencia financiera y herramientas de ciencia de datos para productos relacionados con las finanzas. Y no solo se basa en los modelos tradicionales de aprendizaje automático, sino que también se especializa en procesamiento de lenguaje natural y en análisis de redes.
ACERCA DE JOSÉ ÁNGEL:
José Ángel es científico de investigación senior en Symanto desde noviembre del 2022. Obtuvo su doctorado en la Universidad Politècnica de València mientras era miembro del grupo de investigación Ingeniería del Lenguaje y Reconocimiento de Formas (ELIRF) en el Instituto Valenciano de Investigación para la Inteligencia Artificial (VRAIN). Su área de especialización es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), proponiendo soluciones basadas en aprendizaje profundo para el resumen automático, el análisis afectivo y el estudio del lenguaje figurativo. Su principal interés (y objetivo de investigación a largo plazo, posiblemente utópico) es desarrollar modelos computacionales que entiendan y generen el lenguaje humano de la misma manera que lo hacen las personas.
Enfoque de investigación:
Procesamiento del Lenguaje Natural
Aprendizaje profundo
Resumen automático
Análisis afectivo
Enfoque de investigación:
Tecnologías de Lenguaje
Procesamiento de lenguaje natural
Aprendizaje Automático y Profundo
ACERCA DE AREG:
Areg es Científico de Investigación Junior en Symanto desde octubre de 2022. Anteriormente, ha desarrollado sistemas de reconocimiento automático del habla en Stadler y ha sido miembro del centro de investigación Machine Learning and Language Processing (MLLP) del Instituto Valenciano de Investigación de Inteligencia Artificial (VRAIN) en la Universitat Politécnica de Valencia (UPV), donde ha trabajado en traducción automática simultanea y en tiempo real. Estos proyectos, junto con la experiencia obtenida participando en competiciones de aprendizaje profundo, le han proporcionado fundamentos fuertes de ciencia de datos, aprendizaje automático y profundo.
Ha obtenido su Grado en Ingeniería Informática en la UPV y actualmente está estudiando el Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital de allí.
ACERCA DE KONRAD:
Konrad trabaja como científico de datos en Symanto. Se graduó en Informática y Econometría en la Universidad de Economía de Poznan. La mayor parte de su carrera ha estado trabajando en grandes compañías farmacéuticas (GSK, Roche, Novartis), primero como ingeniero de software y luego como científico de datos.
Su trabajo previo incluye la creación de soluciones de aprendizaje automático end-to-end para proyectos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), como la agrupación de texto o la búsqueda semántica. Al mismo tiempo, él ha explorado el uso de redes neuronales de grafos (GNN) y sus aplicaciones, tanto para PNL como para datos biomédicos altamente relacionales utilizando grafos de conocimiento. Actualmente, se centra en encontrar soluciones a los desafíos del mundo real en PNL, así como en explorar nuevas arquitecturas GNN.
Enfoque de investigación:
Procesamiento de lenguaje natural
Redes neuronales de grafos
Aprendizaje profundo geométrico
Ciencia de datos
Enfoque de investigación:
Tecnologías del lenguaje
Procesamiento de lenguaje natural
Inteligencia artificial
ACERCA DE ÁLVARO:
Álvaro es research engineer en Symanto desde Agosto de 2023. Tiene más de 6 años experiencia como data scientist y machine learning engineer en empresas de telecomunicación, seguros, consultoras y startups. Formó parte del grupo de investigación de inteligencia artificial aplicada (GIAA) de la universidad UC3M de Madrid. Su trabajo previo incluye soluciones de OCR para la detección automática de entidades en textos, segmentación y detección de skills en ofertas de plataformas de empleo, análisis y detección de descontentos en llamadas de contact center, fuzzy matching, análisis geoespaciales y otros modelos tradicionales como churn, venta cruzada y lead scoring entre otros. Siempre enfocando las soluciones a sistemas productivos teniendo experiencia también en entornos Big Data.
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