Daniela Risco

Ingeniera Industrial y de Sistemas con 4 años de experiencia en desarrollo de modelos de machine learning y herramientas de visualización de datos para la obtención de insights y toma de decisiones.

- Desarrollo de Modelos de Machine Learning: Creé un modelo predictivo para la detección de fallas en equipos de medición, alcanzando un 89% de exactitud y logrando un ahorro de costos operativos de S/2M anuales.

 Optimización de procesos: Identifiqué y abordé gaps en el proceso de reconexiones de energía eléctrica, logrando un aumento del 4% en la eficiencia operativa, equivalente a 3000 clientes por mes.

- Proyecto de Recuperación de Perfiles de Energía: Participé activamente en la centralización, limpieza y análisis de datos energéticos de clientes, generando informes mensuales enviados al organismo regulador.

- Gestión de Licitación de Servicios: Lideré la licitación para un nuevo servicio obtención de licencias municipales para clientes residenciales, con un valor de S/3M. Este servicio optimiza la gestión de trámites documentarios, eliminando la necesidad de que los clientes lo realicen por sí mismos.

- Implementación de Sistemas: Lideré la identificación de necesidades técnicas para la implementación de un nuevo Sistema Comercial, gestionando la detección de gaps, solicitando su desarrollo y supervisando el despliegue en producción.

- Programación de Algoritmos: Desarrollé un algoritmo end-to-end en Python para la imputación de registros incorrectos y/o faltantes en más de 600 puntos de media tensión, incrementando la confiabilidad de los registros de energía al 98%.

- Desarrollo de Aplicaciones Móviles: Creé una aplicación móvil para el registro en línea de trabajos de instalación y mantenimiento de equipos, implementada en más de 10 cuadrillas, lo que redujo los tiempos muertos y los reprocesos a un 5%.

- Gestión de ETL y Dashboards: Responsable del proceso ETL para el cálculo de pérdidas de la zona de concesión y la implementación de un dashboard de pérdidas históricas, desplegado en más de 10,000 puntos de control.

Ingeniería Industrial y de Sistemas | Universidad de Piura