Universidad Adolfo Ibañez
Liliana Millán

Liliana Millán

Maestra en Finanzas Computacionales y Maestra en Ciencia de Datos

Biografía
  • Maestra en Finanzas Computacionales por la Universidad de Nottingham.
  • Maestra en Ciencia de Datos por el ITAM
  • Ingeniera en sistemas computacionales con especialidad en Inteligencia Artificial por el ITESM Campus Ciudad de México.

Data Scientist Senior en el Centro de Datos para Política Pública de Carnegie Mellon University, EEUU. Científica de datos con más de 10 años de experiencia en proyectos de industria y de impacto social. Maestra en Finanzas Computacionales por la Universidad de Nottingham, Maestra en Ciencia de Datos por el ITAM, e Ingeniera en sistemas computacionales con especialidad en Inteligencia Artificial por el ITESM Campus Ciudad de México. Es docente del Diplomado en Ciencia de Datos para la Dirección Pública de la Escuela de Gobierno de la UAI y el Tecnológico de Monterrey.  Fue Directora del Centro de Ciencia de Datos de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública en el Instituto Tecnológico de Monterrey, Technical Mentor del Data Science for Social Good Foundation en la Universidad Imperial College London, donde lideró proyectos de detección de cardiopatías con la Universidad de Salamanca, y de optimización de intervenciones para la población en desempleo con el gobierno de Portugal. Fue consultora para BBVA en el desarrollo del 1er sistema mexicano de prevención de fraude utilizando aprendizaje de máquina en conjunto con el Dr. Fernando Esponda y el Dr. Adolfo De Unánue. Fundó grupos de Ciencia de Datos en Grupo Expansión y TERAN/TBWA. Como Chief Data Scientist en Klustera, desarrolló infraestructura y modelos para identificación de clientes utilizando datos de sensores IoT. En Datank.ai, como Chief Data Scientist, desarrolló modelos de límite de crédito óptimo, originación de crédito, bursatilización y optimización de cartera para empresas de microlending, y modelos de predicción de demanda para micro retailers. En sus inicios como Ingeniera de Software, desarrolló sistemas de importancia nacional para el Instituto Depositario Central de Grupo Bolsa Mexicana de Valores. Sus intereses de investigación aplicada son Ethical Machine Learning, Model Fairness, Machine Learning, Text Mining y Agentes Inteligentes.

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