Jerónimo Hoyos Botero

Jerónimo
Hoyos Botero

Data Scientist · ML Engineer

SOBRE MÍ

Quién soy

Soy Jerónimo Hoyos, estudiante de Ingeniería en Sistemas e Informática en la Universidad Nacional de Colombia con una obsesión por entender los problemas antes de resolverlos.

Trabajo en la intersección de la estadística, el álgebra lineal y el aprendizaje automático. Lo que me motiva no es solo que un modelo funcione, sino comprender por qué funciona y qué dice sobre la estructura del problema.

Me mantengo al día con el estado del arte en IA y aplico GPU-accelerated computing cuando la escala lo exige. Fuera del código me encuentras leyendo, con mis gatos o pensando en matemáticas.

Jerónimo presentando en Medellín IA — Presentando “How to build a transformer from scratch” en Medellín IA community · EPAM Medellín

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PythonRSQLCRust

Data Science

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Deep Learning & IA

PyTorchTransformersLangGraphOllamaFoundation Models

High Performance Computing

CUDAcuBLASRAPIDSPolarsSpark

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MatplotlibPlotlySeabornStreamlitFastAPIPower BI

Dev & Herramientas

GitLinuxDockerJupyterVS CodeExcel

Formación

2024 - Actualidad

Ingeniería en Sistemas e Informática

Universidad Nacional de Colombia

Idiomas

Español Nativo

Inglés B1

Proyectos

Molinete-AI

Transformer desarrollado desde cero en Rust, enfocado en implementación eficiente de arquitecturas de deep learning y operaciones tensoriales. Presentado en la comunidad Medellín IA en la oficina de EPAM Medellín.

TransformerRustDeep LearningTensors

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InvestigIA

Asistente autónomo para investigación científica construido con LangGraph y Ollama. Análisis de literatura académica con inferencia completamente local. Tercer lugar en DataHack 2026.

LangGraphOllamaAgentsRAG

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PROYECTOS

Transformers desde cero, agentes de IA, GPU computing y machine learning aplicado.

★ Destacado

Molinete-AI

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Más proyectos

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Analysis and Modeling of Smoking

Análisis exploratorio y modelado de machine learning sobre el dataset Body Signals of Smoking para predecir hábitos de tabaquismo a partir de señales fisiológicas.

EDAscikit-learnPandasKaggle

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Cómputo Eficiente de Krylov en GPU

Benchmarking y optimización en CUDA para generación de subespacios de Krylov, comparando CPU y GPU mediante estrategias como tiled, coalesced y cuBLAS.

CUDAcuBLASHPCGPU

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Sanghelios: Inteligencia Predictiva para Bancos de Sangre

Sistema que anticipa la escasez de sangre del Hospital General de Medellín con 14 días de anticipación mediante un modelo XGBoost, y convierte esa señal en campañas de donación diseñadas con IA, desplegadas en un dashboard y mapa 3D.

PythonFastAPIXGBoostAI Agents

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ARTE

Dibujos digitales hechos en ratos libres. Personajes, criaturas y lo que salga.

HABLEMOS

Si tienes alguna pregunta, propuesta u oportunidad de colaboración, no dudes en contactarme.

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