Bienvenido a la página web personal de

David Álvarez de la Torre

Ingeniero de Telecomunicaciones con especial interés por el machine learning, el desarrollo de software, la teoría de la probabilidad y los algoritmos. Actualmente trabajando en la gestión de riesgos en UBS. En esta página web puedes encontrar todo lo que necesitas saber sobre mi carrera profesional y experiencias.
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¿Quién es

David Álvarez de la Torre?

Nací en 1996 en Sitges, un pequeño pueblo de pescadores cerca de Barcelona. Crecí rodeado de personas que me querían, personas que siempre me han inducido a la idea de perseguir mis sueños y convertirme en una mejor persona.

Mi primer contacto con la tecnología fue cuando tenía menos de 8 años. En ese momento, los ordenadores no eran muy populares. Por suerte, mi padre fue uno de esos early-adopters que ya se había comprado uno. Aunque bastante primitivo, ese ordenador creó en mí una pasión natural por la tecnología y las cosas que no puedo entender.

No fue hasta que cumplí 10 años cuando mis padres me compraron mi primer ordenador con conexión a Internet. Rápidamente aprendí cómo funcionaba todo, así que un par de años después comencé a aprender programación y diseño web. Mi primer proyecto fue un sitio web HTML / CSS muy simple que explicaba mis juegos favoritos. Como la página era totalmente estática, tuve que aprender JavaScript para agregar funcionalidades.

Desde entonces, siempre he tenido la tecnología y la programación como mi mayor habilidad. Puedo decir con orgullo que he tocado más de 10 lenguajes de programación, desde ensamblador a Python y pasando por C, Java, PHP y muchos otros. Con 16 años utilicé esa habilidad para crear un par de blogs que posicioné en Google para unas cuantas búsquedas de alto tráfico. Gracias a eso, pude ganar unos cientos de euros cada mes y evitar trabajos de verano, que solía aprovechar para aprender sobre otras tecnologías. El emprendimiento y crear cosas desde cero siguen siendo hoy uno de mis pasatiempos favoritos.

Después del instituto, decidí escoger Ingeniería de Telecomunicaciones como mi camino profesional. En España, para ser Ingeniero de Telecomunicaciones acreditado, debes completar un programa de grado oficial de 4 años y un programa de máster de otros 2 años. He tenido la suerte de hacerlo en la Universidad Politécnica de Cataluña, la mejor universidad del país en el campo según diferentes rankings.

Durante estos años universitarios he tenido la oportunidad de aprender cosas esenciales sobre matemáticas, física, electrónica, comunicaciones digitales, procesamiento de señales e informática. Tener contacto con un campo tan amplio de disciplinas me ha ayudado a darme cuenta de que lo que más me gusta es la combinación del machine learning, el desarrollo de software y algunas disciplinas asociadas como la teoría de la probabilidad o los algoritmos.

During these University years, I have had the opportunity to learn the essentials of mathematics, physics, electronics, digital communications, signal processing and computer science. Having contact with such a broad field of disciplines has helped me to realize what I like the most, which is a combination of machine learning, software development, and other associated fields such as probability theory and algorithms.

He tenido tres exposiciones a la investigación del machine learning. La primera, como parte de la asignatura "Introduction to Research" de mi máster, donde investigué los sistemas de texto a voz aplicados a varios hablantes. El segundo, como parte de mi internship en Telefónica Research, donde exploré la relación entre la complejidad de los datos y su probabilidad al usar modelos generativos. El tercero, como parte de mi semestre de intercambio en ETH Zürich, donde exploré nuevas arquitecturas para realizar la tarea de video inpainting.

En cuanto a hoy, estoy trabajando en aplicar los últimos avances en aprendizaje automático para la tarea de gestión de riesgos en UBS Zurich.

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Mi Último Paper

Input complexity and out-of-distribution detection with likelihood-based generative models

Aceptado como póster en la International Conference on Learning Representations (ICLR) de 2020

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