Equipo
Detrás de cada número
hay alguien que lo firma.
Somos siete, no un departamento. Cuando preguntas por qué el modelo dice lo que dice, te contesta quien lo ha construido — no una cuenta que te reenvía la pregunta.
Una combinación mágica entre experiencia y frescura: nos consideramos «lagartijas»,
capaces de llegar hasta cualquier recoveco.
Cómo trabajamos
Tres cosas que no negociamos.
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Independientes de las agencias
No vendemos medios ni cobramos de quien te los vende. Cuando el modelo dice que hay que recortar un canal, no tenemos nada que perder diciéndolo.
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Rigor académico, cuenta de resultados
Una cátedra y una consultora en el mismo proyecto. La estadística tiene que aguantar una revisión por pares y la recomendación tiene que aguantar un comité de dirección.
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Sin cajas negras
Modelos explicables y método auditable. Si no podemos enseñarte por qué sale ese número, es que todavía no hemos terminado.
El equipo
Quien construye los modelos y quien te los explica son las mismas personas.
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Macarena Estévez
Fundadora y CEO
Matemática. Antes de Cirentis fundó Conento y fue socia en Deloitte, además de pasar por Mindshare. Certificada en machine learning por el MIT y DeepLearning.AI, asesora a SNGULAR y forma parte de varios consejos. Da clase, escribe y habla en público sobre medición: la parte de contar el método abierto no la delega.
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Javier Nogales
CDO
Chief Data Science Officer (CDO) de Cirentis y Catedrático de la Universidad Carlos III de Madrid (en excedencia). Doctor en Matemáticas por la UC3M y Licenciado en Matemáticas por la UAM, cuenta con amplia experiencia en modelización predictiva y optimización, tanto a nivel académico como práctico (consultoría en finanzas, energía y marketing). Es quien vigila que la matemática debajo de Cirentis aguante.
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José Carlos Soage
Data Scientist
Economista y estadístico. Autor de R CODER, comunidad de referencia en R. Ha sido Head of Data Science en Abacus Consulting, con proyectos de geomarketing y de datos para grandes compañías. Es quien hace que un modelo salga del portátil y funcione a escala: procesamiento de datos, business intelligence e inteligencia artificial.
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María José Pérez
Consultora en IA y Data Science
Ingeniera administrativa y máster en Business Analytics & Big Data por el IE. Seis años conectando negocio y tecnología con análisis de datos avanzado, en Python y SQL. Antes fue Consultora de Data Analytics en Pascual, con proyectos de IA, minería de datos y transformación tecnológica.
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Consejo asesor
Perfiles que entran cuando el problema se sale de la econometría.
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Tomás Martínez Buero
Advisor
Presidente de AI-Network. Ingeniero y MBA por el IE Business School, ha dirigido proyectos de datos e inteligencia artificial en compañías como Orange Business. Ponente TEDx.
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Javier Muñoz
Enterprise AI Readiness Advisor
Creador del programa Enterprise AI Readiness. Trabaja lo que casi nadie mira antes de firmar una compra de tecnología: el gobierno de la IA y la formación del equipo que va a usarla.
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Lorenzo Pascual Caneiro
Strategic Advisor in AI
Viene de banca, inversión y gestión de riesgos. Aporta la mirada financiera: análisis, cumplimiento normativo y qué significa de verdad un modelo cuando hay dinero en juego.
Hablemos
La primera conversación es con nosotros, no con un comercial.
Trae tu plan de medios y una hora. Miramos qué se puede medir con lo que ya tienes y qué te falta para llegar. Si los datos no dan, te lo decimos antes de empezar.
Hablamos