José Ángel Carretero Montes
> Ingeniería Informática & ADE | Data Science
Sobre Mí
Estudiante de quinto año del doble grado en Ingeniería Informática (Computación y Sistemas Inteligentes) y ADE en la Universidad de Granada. Me especializo en Ciencia de Datos y algoritmos de inteligencia artificial, con experiencia en desarrollo full-stack, automatización de infraestructura y sistemas distribuidos. Busco aplicar modelos analíticos y técnicas de machine learning a problemas reales en el ámbito financiero y empresarial.
Lenguajes
Frameworks
Infraestructura
Data Science
Proyectos
Habla con tu dinero — Asistente Financiero con IA
Asistente financiero conversacional para el reto de la Cátedra Unicaja (UGR): preguntas en lenguaje natural sobre tus movimientos con gráficos generados por el LLM, y operaciones (Bizum, inversiones) que nunca se ejecutan sin tu aprobación.
- Grafo de LangGraph que separa decidir de ejecutar: el LLM solo propone, un paso determinista valida fondos y límites, el grafo se pausa hasta tu aprobación y ejecuta en una única transacción idempotente.
- Sin SQL libre: el agente elige entre 18 herramientas, cada una una consulta SQLAlchemy parametrizada, lo que elimina la inyección SQL por construcción.
- 86,4 % de aciertos en una evaluación sobre el pipeline real, contrastada con valores calculados por SQL directo; respuesta completa en ~4,2 s (mediana).
- Dashboard proactivo nocturno, memoria de usuario (RAG), modo voz 100 % local y 56 tests con pytest.
Selección de Carteras con Metaheurísticas
Implementación en C++17 y comparación experimental de 14 metaheurísticas (Greedy, búsqueda local, ILS, enfriamiento simulado, genéticos y meméticos) para construir carteras de inversión que maximizan rentabilidad frente a riesgo.
- Evaluado sobre IBEX 35, S&P 100 y S&P 500 (hasta 457 activos): entrenamiento con datos 2015-2024 y validación fuera de muestra en 2025, con 50 semillas por algoritmo.
- El memético AM-Best obtiene el mejor resultado en entrenamiento y en test en los tres índices.
- Evaluación O(N²) paralelizada con OpenMP y compilación optimizada (hasta ~40× más rápida) y CI multiplataforma con GitHub Actions.
- Estudios de sensibilidad de parámetros (α de BLX-α, temperatura y vecindario del enfriamiento simulado) documentados en tres memorias técnicas.
Danger Theory — Detección de Crisis Financieras
Investigación que aplica la Teoría del Peligro de la inmunología a la detección temprana de crisis cambiarias: un algoritmo genético evoluciona agentes que aprenden sus propias reglas a partir de señales de estrés del mercado.
- El agente predice el «Miércoles Negro» (crisis de la libra, 1992) con un día de antelación, basándose casi solo en la intervención del Banco de Inglaterra y el desempleo, sin mirar el precio.
- Validado con una prueba sintética («trampa de valor») y por transferencia a la crisis del peso mexicano (1994), donde recalibra su umbral, evita falsos positivos y predice el colapso.
- Paper académico y libro interactivo publicado en GitHub Pages, en coautoría y bajo la supervisión del Dr. José Luis Sáez Lozano (UGR).
Actividad
263contribuciones en el último año
Educación
Doble grado en Ingeniería Informática + ADE
Universidad de Granada
- Especialidad en Computación y Sistemas Inteligentes
$ ls certificaciones/
Aptis ESOL — Inglés C1
British Council
- Nivel global C1 (MCER) · 179/200
- Listening C1 · Reading C1 (50/50) · Speaking B2 · Writing B2