Biografía

Soy ingeniero de investigación en el grupo de Ciencia de Datos para Redes (Networks Data Science) del IMDEA Networks Institute. Mi trabajo se centra en la inteligencia integrada en la red, utilizando planos de datos programables y tarjetas de red inteligentes (SmartNICs), lo que incluye la generación de tráfico sintético. Asimismo, gestiono la infraestructura experimental del grupo bajo un enfoque DevOps. Me interesa especialmente la huella energética de los sistemas de red y computación, un ámbito en el que contribuyo a través de los proyectos ORIGAMI y PROSPERO, en el marco de la iniciativa SNS-JU. Además, he participado en la demostración experimental de DUNE, un framework para la inferencia distribuida de aprendizaje automático (ML) sobre switches Intel Tofino (presentado en IEEE INFOCOM 2025).

Poseo un grado en Ingeniería Eléctrica de la Universidad Tecnológica de La Habana (CUJAE) y un máster en Internet de las Cosas: Tecnologías Aplicadas de la Universidad Carlos III de Madrid. En mi tesis de máster, caractericé el consumo energético de un clúster de investigación compuesto por 17 servidores durante seis meses; el estudio demostró que los modelos de consumo energético incrementales mantienen una mayor precisión predictiva que los modelos estáticos, al tiempo que analizaba las limitaciones de atribuir el consumo energético a componentes individuales.

Antes de incorporarme a IMDEA Networks, trabajé en el Laboratorio de Investigación Fotovoltaica de la Universidad de La Habana (IMRE), donde desarrollé gemelos digitales de sistemas de generación fotovoltaica, métodos basados en modelos y aprendizaje automático para la medición y calibración de instrumentos, así como sistemas de adquisición de datos basados en IoT para la monitorización de instalaciones fotovoltaicas.