Jeyson Castillo

• Ingeniero electrónico con habilidades en programación y desarrollo de soluciones en Machine learning, Deep learning y análisis de Datos.
   
• Poseo amplia facilidad para comunicar proyectos y conocimiento a otros.
   
• Excelente habilidad para presentar ideas de forma sucinta y clara. Docente Universitario desde 2020.
   
• Entre otras habilidades están una rápida curva de aprendizaje, interés por adquirir nuevos conocimientos, trabajo en equipo y hallazgo de soluciones.

• Ingeniero de datos - Alcaldía de Bucaramanga - Ago 2022 - Dic 2022
  • Realizar la limpieza y depuración de bases de datos sobre el delito y las medidas correctivas del municipio de Bucaramanga.
  • Apoyar con la gestión de los sistemas de información de la Alcaldía.
  • Apoyar los tableros de observación con programación y visualización en Python.
• Docente Universitario - Universidad Industrial de Santander - Ago 2020- Feb 2023
  • Docente en las áreas de procesamiento digital de señales discretas, control 1 y 2, Fundamentos de electrónica analógica, y programación.
  • Director y codirector de proyectos de grado de pregrado en ingeniería electrónica y eléctrica.
• Docente Técnico - CEINAUTOS - Ene 2019 - Dic 2020
  • Docente en las áreas de Dibujo Técnico, y Electricidad automotriz
• Investigador profesional - Grupo de Investigación CPS - UIS - Ago 2019 - Dic 2019
  • Profesional de Investigación en el estudio de Aceleradores de Hardware para redes Neuronales Convolucionales. 
  • Codirector de proyectos de pregrado en el área de inteligencia Artificial y Aceleradores de Hardware para Redes neuronales Convolucionales.

Educación

• Magister en Ing Electrónica - Universidad Industrial de Santander - 2016-actual
• Ingeniería Eléctrónica - Universidad Industrial de Santander - 2017-2019
• Deep Learning Non-credit Specialization - Universidad Stanford / Coursera - 2018-2020
• PCAP: Programming Essentials in Python - Cisco - Mayo - Agosto 2022
• Controladores Lógicos Programables PLC - SENA - 2018

Publicaciones

• Patient-specific detection of atrial fibrillation in segments of ecg signals using deep neural networks
  • JA Castillo, YC Granados, CA Fajardo
  • Ciencia E Ingenieria Neogranadina 30 (1), 45-58
• Contrastive learning for atrial fibrillation detection in challenging scenarios
  • K Fonseca, S Osorio, J Castillo, C Fajardo
  • 2022 30th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 1218-1222
• Design of a tool for the classification of skin cancer images using Deep Neural Networks (DNN)
  • DPM Vargas, HN Báez, JGB Pérez, JAC Bohórquez
  • Ciencia y Tecnología, 65-80
• Director de 4 tesis de pregrado, codirector en 3 tesis de pregrado y tutor en 3 tesis de pregrado