Marco Russo
Consultor en Bioinformática, MLOps e IA Aplicada
Trabajo en la intersección entre la bioinformática, el machine learning, el MLOps y la analítica aplicada. Durante la última década he ayudado a empresas, entornos académicos y equipos de producto a convertir problemas complejos de datos en sistemas utilizables, flujos reproducibles y mejores decisiones técnicas.
Actualmente mi trabajo se centra especialmente en ciencia de datos en salud, datasets clínicos y biológicos, pipelines reproducibles de investigación e infraestructura de ML preparada para producción. En paralelo, también imparto docencia en minería de datos y analítica aplicada, algo que mantiene mi enfoque muy pegado a la práctica, la estructura y la claridad comunicativa.
Perfil de especialización
Bioinformática, datos de salud e investigación reproducible
- Soporte para análisis genómico y multiómico
- Preparación de datos clínicos y observacionales
- Pipelines reproducibles en Python y R
- Analítica para soporte a la decisión e IA interpretable en salud
Machine learning, MLOps e ingeniería de datos
- Flujos end-to-end de ML desde el planteamiento hasta el despliegue
- Orquestación cloud con AWS, GCP, Azure, Kubernetes y Airflow
- Pipelines de datos en producción, QA, monitorización y reproducibilidad
- Modelado aplicado para investigación, producto y operaciones
Base en analítica y medición
- Estrategia de analítica digital y diseño de medición
- Implementación, auditoría y gobierno de GTM y GA4
- Business intelligence, visualización de datos y sistemas de reporting
- Conversión de datos operativos complejos en decisiones accionables
Docencia y formación
La docencia ha sido una constante en mi trayectoria profesional. Antes de profundizar en bioinformática e IA biomédica, dediqué años a diseñar e impartir formación en analítica, business intelligence, machine learning, visualización de datos y medición digital.
Ese recorrido comenzó en 2012 y fue ampliándose a escuelas de negocio, programas de posgrado, formación online y formación in-company. Entre cursos presenciales, remoto, webinars y formatos académicos, he formado a más de 30.000 estudiantes y profesionales.
Áreas impartidas a lo largo de estos años:
- Fundamentos de data science y machine learning
- Python, R, minería de datos y modelado aplicado
- Business intelligence, ETL, SQL y cuadros de mando
- Analítica digital, Google Tag Manager y Google Analytics
- Visualización de datos con Power BI, Tableau y herramientas afines
Entre las instituciones y colaboraciones destacan Aula Creactiva, Camara de Comercio de Madrid, EAE Business School, IEBS, IEDGE, KPI’s Digital School, Neoland, Data School y colaboraciones universitarias como la UOC.
Trayectoria y foco actual
Antes de profundizar en ciencias de la vida y bioinformática, mi base profesional se consolidó en business intelligence, big data, analítica digital e ingeniería de datos. Trabajé en entornos de retail, finanzas, seguros, industria y negocio digital donde la entrega tenía que ser medible, mantenible y alineada con restricciones reales.
Esa etapa sigue marcando cómo abordo hoy el trabajo en bioinformática y datos de salud: con especial atención a la automatización, la reproducibilidad, la monitorización, la documentación y las condiciones reales de despliegue.
Hoy mi foco incluye análisis genómico, ciencia de datos aplicada a salud, sistemas de ML cloud-native y flujos computacionales capaces de pasar de exploración a producción sin perder rigor.
Más allá del trabajo
Fuera del trabajo técnico, disfruto del tiempo con mi familia, la cocina, el ajedrez y la guitarra eléctrica.