Trabajos
Casos de ciencia de datos e IA, cada uno con su notebook ejecutable y verificable de principio a fin.
Riesgo de precios bajos de la papa Yungay
Quince modelos —clásicos, deep learning y fundacionales— contra ARIMA en el precio mayorista de la papa en Lima: ninguno gana en el pronóstico puntual. El aporte es una banda DeepAR calibrada y una alarma de precios no rentables.
Predicción del desenlace en cirrosis
Clasificación multiclase del desenlace de pacientes —vivo, trasplante o fallecido— sobre datos clínicos de Mayo Clinic, con balanceo por SMOTE y segmentación con K-Prototypes.
Fact-checking con RAG, cuando la evidencia no ayuda
Verificación de afirmaciones sobre FEVER con Llama-3.2-3B: un baseline zero-shot contra un pipeline RAG completo (entidades → Wikipedia → FAISS). El RAG no superó al baseline; entender por qué es lo valioso.
Fine-tuning vs LLMs: el modelo pequeño gana
RoBERTa fine-tuneado (125M de parámetros) contra Llama-3.2-3B en zero-shot y few-shot para moderación de contenido en tres clases. El especializado supera por ~37 puntos al generalista.
RAG para documentos
Búsqueda semántica y respuestas con contexto sobre PDFs, pensado con mentalidad de producción: trazabilidad, citas por fragmento y evolución incremental.
Escritos
Artículos sobre datos, arquitectura e inteligencia artificial.
Nº 05 · AI / Economía¿La IA reemplazará a los trabajadores? El argumento de Daron Acemoglu
Resumen comentado del ensayo de Acemoglu en The Humanist Review of AI: por qué la industria persigue la meta equivocada y qué sería una IA pro-trabajador.
Oct 2026 · 6 min
Nº 04 · Data Engineering / EthicsHashes de archivos y ciencia de datos responsable: integridad, trazabilidad y privacidad
Que es el hash de un archivo, como garantiza integridad y reproducibilidad en pipelines, y por que hashear datos personales no es lo mismo que anonimizarlos.
Ago 2026 · 8 min
Nº 03 · Data ArchitectureData Mesh: arquitectura de datos para escalar equipos y decisiones
Como pasar de un modelo centralizado a dominios responsables de data products con governance federada y plataforma self-serve.
Abr 2026 · 9 min
Nº 02 · AI / AstrologiaAI y astrologia vedica: entre tradicion, datos y criterio
Como usar IA para analizar patrones en astrologia vedica sin confundir correlacion con verdad absoluta.
Abr 2026 · 8 minMido con la métrica correcta y documento también lo que no funciona.
- IA aplicada
- LLMs, RAG y asistentes, con evaluación honesta de cuándo aportan valor y cuándo no.
- Ciencia de datos
- Exploración, modelado y validación con la métrica adecuada para cada problema.
- Arquitectura de datos
- Lo que pasa después del modelo: APIs, escala y operación en producción.
Biografía
Nikolas Cantillo es científico de datos y Principal Consultant en Oracle, donde trabaja con pipelines en PySpark y OCI Dataflow, cargas incrementales y migraciones de datos a la nube.
Es Magíster en Ciencia de Datos por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Sus trabajos académicos —RAG para verificación de hechos, fine-tuning frente a LLMs generalistas y ML clínico— están publicados en este sitio como casos verificables.
Hoy se mueve entre la ingeniería de datos y los modelos de lenguaje, con una obsesión: que lo que funciona en el notebook también funcione en producción.
Contacto
¿Tienes un problema de datos? Cuéntame de qué se trata y te digo con franqueza si puedo ayudar y cómo lo abordaría. Disponible para consultoría y colaboración.