Disponible para nuevos proyectos & roles de impacto

Karen Camacho Verastegui

Data Scientist & AI Developer

Diseño soluciones analíticas integrales, modelos predictivos y sistemas de IA Generativa (RAG) que transforman datos complejos en decisiones de alto impacto de negocio.

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End-to-End Desarrollo de datos completo
RAG & LLMs LangGraph, ChromaDB, Gemini
ML Predictivo Modelos calibrados & SHAP
Dashboards Streamlit & Analytics interactivo
// 01. TRAYECTORIA & ENFOQUE

Sobre Mí

Cerrando la brecha entre la experimentación matemática y la entrega de soluciones de datos en producción.

Transformando datos históricos en decisiones estratégicas y sistemas autónomos

Soy Karen Camacho, Data Scientist especializada en el diseño y despliegue de soluciones analíticas avanzadas, modelos predictivos de comportamiento y sistemas inteligentes con LLMs aplicados a negocio.

Mi enfoque une el rigor analítico con una clara orientación operativa: construyo desde el pipeline de datos (limpieza, persistencia en Parquet/SQLite y validación) hasta interfaces interactivas en Streamlit que permiten a los equipos directivos y operativos actuar inmediatamente sobre los resultados.

Apuesto por modelos transparentes mediante técnicas de explicabilidad como SHAP, calibración rigurosa de probabilidades e integración de memorias conversacionales y recuperación semántica vectorial (RAG).

Machine Learning Predictivo

Modelos de retención, clasificación calibrada y segmentación de clientes con explicabilidad SHAP para respaldar decisiones de negocio.

IA Generativa & RAG

Asistentes conversacionales orquestados con LangGraph, memoria contextual, bases vectoriales ChromaDB y streaming token a token.

Arquitectura & Delivery

Estructuración eficiente con Apache Parquet, SQLite y dashboards interactivos en Streamlit diseñados para usuarios no técnicos.

// 02. STACK TECNOLÓGICO

Habilidades & Especialización

Herramientas y tecnologías aplicadas en pipelines analíticos y despliegues en producción.

Lenguajes & Core

Python 3.x SQL Git / GitHub Bash / Linux Entornos Virtuales

Machine Learning & NLP

Scikit-learn SHAP (Explicabilidad) SciPy Transformers / Hugging Face BERTopic UMAP HDBSCAN

IA Generativa & RAG

Google Gemini (SDK) LangGraph LangChain ChromaDB (Vector DB) Generative Embeddings Memoria Conversacional Document Parsing (pypdf/docx)

Datos & Persistencia

Pandas NumPy Apache Parquet (pyarrow) SQLite joblib Pipelines Reproducibles

Visualización & Apps

Streamlit Plotly (Interactivos) Seaborn Matplotlib UX para Dashboards
// 03. CASOS DE ÉXITO

Proyectos Destacados

Sistemas analíticos completos y aplicaciones inteligentes con repositorios de código abiertos.

beauty-girl-studio-suite.streamlit.app
Dashboard Beauty Girl Studio
Machine Learning Business Impact

Beauty Girl Studio – Smart Data Suite

Plataforma analítica para la fidelización y retención de clientas en centros de estética

  • Predicción de riesgo de no retorno a 90 días: Modelo supervisado con calibración de probabilidades (CalibratedClassifierCV).
  • Explicabilidad con SHAP: Análisis de importancia de variables para justificar las recomendaciones operativas.
  • Dashboard comercial en Streamlit: Panel para priorización de llamadas y promociones de reactivación.
  • Almacenamiento columnar Parquet & SQLite: Estructura de datos optimizada para rápida consulta.
Python Scikit-learn SHAP Streamlit Plotly Apache Parquet SQLite
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ai-extranjeria-assistant.streamlit.app
AI Asistente de Extranjería
IA Generativa RAG Agéntico

AI Asistente de Extranjería

RAG + Gemini 2.5 Flash + LangGraph con memoria conversacional y soporte documental

  • Recuperación semántica vectorial: RAG alimentado con ChromaDB y Google Generative AI Embeddings.
  • Orquestación con LangGraph: Flujo conversacional estructurado con memoria persistente multisesión.
  • Streaming token a token: Generación interactiva de respuestas de baja latencia con el modelo Gemini 2.5 Flash.
  • Entrada multimodal: Procesamiento de consultas por voz y análisis de documentos PDF/DOCX adjuntos.
Python Gemini 2.5 Flash LangGraph LangChain ChromaDB Streamlit pypdf
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nlp-trustpilot-insights.analytics
Análisis de Reviews Trustpilot
NLP & Text Mining Topic Modeling

Análisis de Reviews Trustpilot con NLP

Extracción de insights, modelado de temas y análisis de sentimiento sobre Canadian Affair

  • Preprocesamiento y limpieza avanzada: Normalización léxica y tratamiento de ruido en opiniones de clientes.
  • Modelado de tópicos con BERTopic: Agrupación semántica utilizando embeddings de Transformers y reducción UMAP.
  • Clustering con HDBSCAN: Identificación no supervisada de puntos recurrentes de fricción y quejas.
  • Visualización analítica: Gráficos interpretables para transformar retroalimentación cualitativa en planes de acción.
Python Transformers BERTopic Hugging Face UMAP HDBSCAN Scikit-learn Seaborn
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// 04. CONEXIÓN DIRECTA

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Estoy disponible para unirme a equipos que buscan crear productos de datos escalables, asistentes inteligentes y modelos analíticos de impacto comercial.

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