Soy Juan Solchaga. Diseño y construyo sistemas de datos, machine learning y software de alto rendimiento: modelos predictivos, inferencia causal y automatización que mueven números reales de tu negocio. Rigor científico, performance de ingeniería.
Desde una PYME de Necochea que quiere dejar de perder ventas, hasta una empresa que necesita un modelo a medida. Mismo estándar de rigor.
Predicción de demanda, churn, precios, riesgo de impago o mantenimiento. Modelos que anticipan en vez de mirar el espejo retrovisor.
scikit-learn · XGBoost · LightGBMTableros que muestran lo que importa y pipelines de datos confiables debajo. Que tu equipo decida con números, no con planillas sueltas.
Databricks · Airflow · TableauIntegro Mercado Libre, Shopify, Tienda Nube y WooCommerce con tu stock real. Sin sobreventa, sin cargar productos a mano en cada canal.
Stock multicanal · EnvíosCampañas en Meta/TikTok/Google con medición causal: cuánto vendiste de más por la pauta, probado con estadística, no con la métrica de la plataforma.
A/B · geo-experimentos · liftConteo de personas, detección de objetos, control de calidad e inspección — corriendo en el borde (cámara/Raspberry Pi), sin depender de la nube.
YOLO · Hailo · Edge AIModelos llevados a producción como API, microservicios y backends que aguantan carga real. Del notebook al servicio que factura.
Rust · FastAPI · DockerUna selección de sistemas que construí donde el corazón es el análisis: optimización, inferencia causal y modelos probabilísticos en producción.
Plataformas de trading e inversión con optimización de portafolio Markowitz, HRP (Hierarchical Risk Parity) y Black-Litterman, motor de riesgo con CVaR y kill-switches, +25 indicadores técnicos y backtesting — todo en Rust de alto rendimiento. Y una línea de investigación que formula el problema como QUBO sobre hardware cuántico (D-Wave / Qiskit QAOA) con explicabilidad vía LLM.
Orquestador de marketing multicanal que no se conforma con el ROAS que reporta la plataforma. Mide el lift causal real con test t de Welch sobre geo-experimentos (regiones tratamiento vs. control) y A/B de creatividades con atribución por cupón, más detección de anomalías nocturna. Distingue el efecto verdadero del ruido aleatorio.
Plataforma de visión por computadora para clusters edge (Raspberry Pi 5 + NPU Hailo) con un motor de inferencia activa: filtro de partículas, fusión multi-cámara, calibración de probabilidades (Platt) y un planificador por energía libre esperada. +150 combinaciones de modelos (YOLO, segmentación, profundidad, CLIP) listas para retail, seguridad, agro y ciudad. Decisiones a 30 fps sin pasar por la nube.
Diseñé procesos ETL en Databricks con PySpark para analítica de alta escala durante picos de demanda (Black Friday) en logística, orquestados con Airflow y Azure Data Factory. Y modelos de clasificación (riesgo de impago, clasificación de imágenes) llevados a API en Docker. La parte aburrida y crítica: que el dato llegue, completo y a tiempo.
Productos y plataformas reales — algunas en vivo, otras como caso. El hilo común: análisis serio adentro.
App de inversión que corre 100% en el teléfono: optimización de portafolio (Markowitz/HRP), 25+ indicadores e IA explicable. Las claves del bróker nunca salen del cel.
Motor de riesgo en tiempo real (VaR, CVaR, Expected Shortfall) con kill-switches, asesores IA y optimización de portafolio. Latencia sub-100ms en Rust.
Orquestador multicanal (Meta/TikTok/Google) que mide el lift causal real con test de Welch, geo-experimentos y A/B — no la métrica inflada de la plataforma.
Plataforma de visión para clusters edge (Raspberry Pi + NPU Hailo) con inferencia activa: filtro de partículas, fusión multi-cámara y 150+ combos de modelos a 30 fps.
Formula la optimización de portafolio como QUBO y la resuelve sobre hardware cuántico (D-Wave / Qiskit QAOA), con explicabilidad de las decisiones vía LLM.
Un solo stock real sincronizado entre Mercado Libre, Shopify, Tienda Nube y Woo, con transiciones atómicas que evitan vender lo que no hay. Logística integrada.
El mismo rigor que aprendí haciendo ciencia, aplicado a tu problema de negocio.
Entiendo el negocio y la pregunta real. Defino qué métrica tiene que moverse y cómo la vamos a medir.
Audito y ordeno tus datos. Establezco una línea base honesta: contra qué se compara el éxito.
Modelo, pipeline o sistema, probado y versionado. Iteración corta con resultados visibles.
Lo dejo corriendo, monitoreado, y medimos el impacto real. Si no movió el número, no sirvió.
Pasé años en investigación: hipótesis, experimentos, datos que se sostienen ante revisión por pares. Después llevé ese mismo rigor a la industria — pipelines de datos en logística y pharma, modelos de machine learning a producción, y computer vision en el borde.
Nativa es eso: inteligencia nativa de tu negocio. Modelos y sistemas que aprenden de tus propios datos y se vuelven parte de cómo decidís — con la honestidad metodológica de la ciencia y la velocidad de la ingeniería moderna. No te vendo un dashboard lindo si no mueve una decisión. No te digo que la campaña funcionó si no lo puedo probar.
Trabajo desde Argentina, con PYMEs de Necochea y la zona, y con clientes remotos en LATAM y el mundo.
Sin letra chica. Arrancamos con una llamada gratis de 30 minutos para ver si tiene sentido.
Una llamada para entender tu problema y decirte, con honestidad, si los datos pueden ayudarte y cómo.
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