Actividad
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Pablo Hidalgo ha compartido estoFirst day at the Data + AI Summit 2026. Beyond the number of announcements and demos, there were three releases that I found particularly interesting: • LTAP (Lakehouse Transactional Analytics Processing), an approach aimed at bringing transactional and analytical worlds closer together, reducing the complexity associated with data movement, data duplication, CDC processes, and, in general, much of the operational overhead that enterprises have been dealing with for years. • Spark Realtime Mode, which continues to push the boundaries of Spark into scenarios traditionally reserved for super low-latency streaming engines. • Open Sharing, an evolution of Delta Sharing that expands asset sharing beyond tabular data, enabling organizations to share AI models, agents, files, and more across platforms and ecosystems. Other announcements that caught my attention included Genie Ontology, a semantic layer designed to provide business context to a new version of Genie, and Reyden, a new engine optimized using years of telemetry and real-world execution patterns, among others. A very interesting first day. Looking forward to seeing what the next Summit sessions will bring.
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Pablo Hidalgo ha compartido estoWe kicked off the Data + AI summit with a visit to #Berkeley, the birthplace of Apache Spark and many of the technologies that have shaped the evolution of large-scale distributed data processing over the last decade. A big thank you to Ana Rebolledo Marin and Javier Gallardo for inviting us and guiding us through the visit, sharing the history, context, and evolution of technologies that have become an essential part of the daily work of data and AI professionals. The week is just getting started, and I’m looking forward to discovering the new features and innovations unveiled by Databricks, while sharing the experience with my Xoople colleagues.Pablo Hidalgo ha compartido estoFirst day of the Data + AI Summit in San Francisco started with a visit to where it all began: University of California, Berkeley A huge thank you to the amazing Databricks team for organizing such a meaningful kickoff. It was great to share the experience with the Xoople team here as well. A perfect start to what I expect will be a week full of innovation, learning, and new ideas around data and AI. Looking forward to what’s ahead. Sindre Nordli Kirkebø Eloy Rama Marcell Ferencz Vuong Nguyen Pablo Hidalgo Iván Allué Lacasta Javier Gonzalez Velasco Rodrigo Berretta Käsemodel
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Pablo Hidalgo ha compartido esto🚀Pablo Hidalgo ha compartido estoBehind every smooth 15-minute presentation at Microsoft Build are months of development, debugging, and hard engineering work. Milos Colic eloquently summarized the results of the collaboration between Xoople and Anyscale engineering orgs to unlock the ability to scale foundation models across billions (trillions?) of pixels. Catch the session recording to see we built: https://lnkd.in/eRa6nnAw Marcell Ferencz, Pablo Hidalgo, Ali Sezer, Ryan Bashir, Alexandr Plashchinsky
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Pablo Hidalgo ha compartido estoPablo Hidalgo ha compartido estoAfter seven years of R&D, we’re proud to unveil our collaboration with L3Harris Technologies. Together, we’re co-developing exclusively a first-of-its-kind satellite constellation built for the AI era. Featuring a new class of optical and sensor design to maximize data quality, this system will serve as a foundational layer of our data infrastructure, delivering orders-of-magnitude improvements in precision and speed compared to existing commercial Earth observation, and unlocking a new standard for spatial intelligence. Watch this space. https://lnkd.in/eHNCAGZH
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Pablo Hidalgo ha compartido estoPablo Hidalgo ha compartido estoLadies and gentlemen, Python 3.14 has finally answered our prayers... Global Interpreter Lock (GIL) is OFFICIALLY GONE!! For 30+ years, the GIL has quietly held Python back. We worked around it with multiprocessing, C++ extensions, or entire frameworks just to use all our CPU cores. But now that’s history. Python 3.14 gives us: • True parallel threads in pure Python • Async + threads working together • Real multi-core scaling for data, ML, and simulation workloads For AI/ML engineers, this means: • Faster data preprocessing & pipeline orchestration • Easier multi-threaded inference and agent coordination • More efficient CPU-bound workloads (without dropping to C++) This is a foundational shift for Python as a programming language. The GIL taught us patience. And multiprocessing. But now Python finally runs like the language we always wanted it to be. Goodbye GIL, you won’t be missed. P.S. For the time being, Python 3.14 will ship with 2 binaries - one standard build and another with free threading, so the absence of GIL will not be enabled by default. P.S.S. Do you have any horror stories caused by GIL?
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Pablo Hidalgo ha compartido esto🚀🚀🚀🚀Pablo Hidalgo ha compartido estoA big week in New York 🤝 Incredible to spend time with our partners at Microsoft, exploring what’s next for AI and how we can turn ideas into meaningful impact. The conversations weren’t just about technology. They were about people and possibility: how, together, we can make AI-ready Earth data more accessible for the organizations tackling today’s toughest challenges. Capping the week off with a shared meal, reminding us how real progress happens when expertise meets shared purpose. A huge thank you to Microsoft for the warm welcome and collaboration. Excited for what’s ahead! #AI #Innovation #Microsoft
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Pablo Hidalgo ha compartido estoPablo Hidalgo ha compartido esto✨ Esta semana he cerrado una etapa muy especial en mi formación en Inteligencia Artificial. En marzo de 2025 inicié muy ilusionado el curso “Agentes, Asistentes Virtuales e IA Bots” con "IA Transformers" (https://lnkd.in/dyUtn9d3), el cual he finalizado este martes pasado con la presentación de mi proyecto de fin de curso del que he obtenido una nota de MATRICULA DE HONOR! Han sido 7 meses de aprendizaje e I+D, con una rotura de codo por medio que ni por esas me ha impedido seguir aprendiendo y formándome de este maravilloso mundo de la IA. 🚀 Durante estos meses he aprendido en profundidad sobre: - Fundamentos de IA y aprendizaje profundo (DNN, NLP, Deep Learning, Transformers) - IA Bots, Asistentes Virtuales y su evolución - Prompt Engineering (técnicas básicas y avanzadas) - Diseño de soluciones con agentes GPT - Integración de asistentes con APIs y herramientas SaaS - Integración con plataformas de messaging (Telegram, Whatsapp) - RAG (Retrieval-Augmented Generation) en entornos cloud (Azure, AWS, Databricks) - Aspectos éticos, regulatorios, transparencia, privacidad y seguridad en IA 🍳 Mi proyecto final: Una revolución culinaria con IA He desarrollado una plataforma de cocina completamente automatizada que demuestra el poder de la IA aplicada: Stack tecnológico: - Frontend: React - Automatización y orquestación: N8N + MCP Server - Storage: Airtable - Multimedia: HeyGen para videos con avatares IA - Frameworks: LangChain con Python para un sistema RAG especializado + Qdrant como base de datos vectorial - Comunicación en tiempo real: WebRTC + WebSockets 🤖 Además, implementé la joya de la corona, un Asistente Virtual Interactivo con avatar conversacional en tiempo real, además de un bot en Telegram y WhatsApp, conectado directamente al RAG para ofrecer respuestas contextuales, precisas y multiidioma. 🎯 El resultado: Un ecosistema completo que demuestra cómo la IA puede crear experiencias de usuario verdaderamente revolucionarias. 🙏 Quiero agradecer a todo el equipo y profesorado de IA Transformers, auténticos líderes, por guiarme en este camino y acompañarme hacia el éxito en esta nueva era, muchas gracias a todos 👏 👏 👏 + Luis Belaúnde + Adrián Sánchez Morales, PhD + Gabriel Pierobon + Alberto Ruiz-Arteaga González + Jorge Pereira Delgado + Pablo Hidalgo + José Luis Palermo Maeso + Christina Stathopoulos, MSc La IA no es el futuro, es el presente. Y estoy emocionado de ser parte de esta transformación tecnológica. Next steps? Agentic AI (plena autonomía, planificación, coordinación y ejecución), LangGraph y Databricks les tengo muchas ganas
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Pablo Hidalgo ha compartido estoPablo Hidalgo ha compartido esto🎓 Está llegando a su final una etapa muy enriquecedora en el Máster Big Data & Data Engineering (Universidad Complutense de Madrid (UCM) y Ntic Master). Un recorrido súper interesante por los fundamentos de la ingeniería de datos, con un enfoque práctico y tecnologías Cloud actuales con mucha proyección. 🔹 Con Pablo Villacorta Iglesias, PhD profundizamos en: ⚙️ Apache Spark: trabajamos con PySpark en Databricks para desarrollar transformaciones sobre grandes volúmenes de datos, aplicando lógica distribuida. 🔹 Con Jorge C. abordamos las siguientes asignaturas clave: 🧱 Arquitecturas de Datos: aprendimos a diseñar soluciones adaptadas a distintos contextos (batch, streaming, cloud, on-premise), con las implicaciones técnicas de cada elección. 🗃️ Diseño de Ingestas y Lagos de Datos: implementamos en Azure arquitecturas de data lakes modernos, trabajando con formatos como Parquet y Delta, y desarrollando ingestas (batch y streaming). 📡 Kafka y Procesamiento en Tiempo Real: trabajamos con Kafka de forma práctica, usando Kafka Connect, Streams y KSQL para integrar y procesar datos en tiempo real desde distintas fuentes. 🔹 Con Alberto González nos enfocamos en: ☁️ Pipelines de Datos en Cloud: trabajamos con Synapse y Databricks en Azure para orquestar el flujo de datos a través de las capas bronze, silver y gold, desde la ingesta hasta el cálculo de métricas. 🔹 Con Pablo Hidalgo dimos: 🚀 Productivización: exploramos el ciclo de vida de un modelo, desde su entrenamiento hasta su puesta en producción, incluyendo temas como MLflow, versionado, registro de modelos, despliegue y orquestación. 🧮También reforzamos la base con asignaturas esenciales como: Programación en Python y Scala, Bases de Datos Relacionales y NoSQL, y fundamentos de Machine Learning y Deep Learning. Gracias a los profes y compañeros que están formando parte del camino. Ahora toca aplicar todo lo aprendido 🚀 #DataEngineering #Data #Spark #Kafka #Databricks #Azure #NTICMaster #UCM https://lnkd.in/d6Cc92FX
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Pablo Hidalgo ha compartido estoPablo Hidalgo ha compartido esto🎓Nueva masterclass para nuestros alumnos de #BigData, #DataEngineering y #DataScience: 👉"APIs, Asistentes y Agentes de OpenAI: utilidades y buenas prácticas". 🗓️21 de mayo, 19:00 h. para alumnos del Máster en Big Data y Máster en Data Engineering. 🗓️22 de mayo, 19:00 h. para alumnos del Máster en Data Science. 👨💻Por Pablo Hidalgo, Databricks Champion Machine Learning Engineer en Capgemini. En esta ocasión, nuestros estudiantes podrán asistir a una sesión única de la mano de Pablo, desarrollador de soluciones escalables mediante algoritmos de vanguardia, ingeniería rápida, LLMs, interfaces de usuario y Databricks, donde descubrirán cómo aprovechar las APIs y asistentes inteligentes de OpenAI, además de las mejores prácticas para integrar la IA generativa en proyectos reales. --------------------- 💡Esta charla es solo un ejemplo del valor añadido que ofrece formarse en los programas de posgrado tecnológico de la Universidad Complutense de Madrid y Ntic Master: - Formaciones 100% actualizadas. - Impartidas por profesionales en activo de empresas líderes. - Con acceso a masterclasses y talleres premium. 🚀Si quieres formar parte de la próxima generación de expertos en #IA, Big Data, Data Science o Data Engineering, visita nuestra web y da el siguiente paso hacia tu futuro profesional: https://www.nticmaster.es/ #Masterclass #InteligenciaArtificial #OpenAI #MasteresTecnologicos #NticMaster #UCM #UniversidadComplutense #AprenderConLosMejores #TalentoDigital
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Pablo Hidalgo ha recomendado estoPablo Hidalgo ha recomendado estoGeo highlight from Databricks DAIS day 1: Michael Johns and Hubert Boguski’s on the future of the geospatial lakehouse with some GA goodies on the Spatial SQL feature set. ⬇️
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Pablo Hidalgo ha recomendado estoPablo Hidalgo ha recomendado estoAn insightful conversation on rebuilding Europe’s tech stack at today's Sifted Talk. Achieving true tech sovereignty cannot just be a philosophical choice. It requires real economic incentives. European startups have the talent and drive, but competing globally requires capital deployed at the scale of U.S. hyperscalers. We need to stop thinking that investing in European tech resilience is somehow pro bono. It’s a smart, necessary business move. European tech is gradually building this ecosystem, and it's time our capital markets fuel it. Thank you Raphael Auphan, Cristina Caffarra, Kai Zenner and Daphné Leprince-Ringuet for the thought-provoking panel!
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Pablo Hidalgo ha reaccionado a estoPablo Hidalgo ha reaccionado a esto¡Nunca es tarde si la dicha es buena! Hoy he recibido mi título del máster realizado en el curso anterior ofertado por la Universidad Complutense de Madrid y Ntic Master y que ha sentado las bases de esta nueva etapa profesional. #BigData #DataAnalytics #MastersDegree #formación
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Pablo Hidalgo ha reaccionado a estoPablo Hidalgo ha reaccionado a estoI am excited to announce that I have been accepted into Johns Hopkins Whiting School of Engineering to pursue my masters degree, where I will be studying Robotics, Machine Learning, & human-machine interaction!
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Pablo Hidalgo ha reaccionado a estoPablo Hidalgo ha reaccionado a esto¡Muchas gracias por acompañarnos ayer en un nuevo encuentro de kdb+! 🚀 Nos hizo mucha ilusión volver a ver tantas caras conocidas y dar la bienvenida a los nuevos miembros. La comunidad sigue creciendo y es un verdadero plus contar con el apoyo de TRIPLE para llevar a cabo estos eventos en un espacio tan acogedor. Muchas gracias también a KX por su patrocinio y por el apoyo constante que siempre nos brindan; un lujo por el que estamos profundamente agradecidos. 🤝 Y, por supuesto, una mención muy especial para nuestros ponentes: Umaima Bousdar y Jesús López-González, PhD. Gracias por compartir vuestro conocimiento de una forma tan clara, directa y amena. 💡🧠 ¡Ya estamos pensando en la próxima cita! Nos vemos muy pronto.
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Pablo Hidalgo ha reaccionado a estoPablo Hidalgo ha reaccionado a estoResearchers just made image segmentation work with zero training and one example. Segmenting new objects usually needs labeled masks or fine-tuned models. Both break when you switch domains. A new CVPR paper shows one example is enough. INSID3 segments anything from a single annotated image, with zero training. Everything runs on frozen DINOv3 features. No decoder, no mask supervision, no SAM. The team found these features carry a hidden positional bias. Patches match by location instead of meaning. The fix takes three steps: 1. Feed pure noise through the encoder 2. Extract the bias direction with SVD 3. Subtract it from the features Clean features then match the example to the target. Clustering builds the final mask from coherent regions. Accuracy jumps 7.5% mIoU over previous best methods. It uses 3x fewer parameters and runs faster. The same approach handles medical, underwater, and aerial images. What else is hiding inside self-supervised features? Link in comments. ↓ Check out https://lnkd.in/e7wsK6re to get a daily summary of the latest breakthrough news, models, papers and repos. Read by 300,000+ devs.
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Pablo Hidalgo ha reaccionado a estoPablo Hidalgo ha reaccionado a estoMost enterprises are trying to deploy agentic AI using operating models designed for humans. That was one of the most interesting themes from yesterday's discussion at South Summit Madrid. We started by talking about AI-native infrastructure, but quickly found ourselves discussing organisational design, policy design and decision-making systems. The conversation also reinforced something I keep seeing: the organisations moving fastest are often not the ones with the best technology, but the ones willing to experiment, fail fast and learn quickly. And perhaps the most interesting emergence is the Builder. Part engineer. Part product manager. Part project manager. An individual amplified by AI into a force multiplier that would have been difficult to imagine just a few years ago. Great discussion with Christian Bach and Martin Sejon.
Experiencia y educación
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Licencias y certificaciones
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Databricks Certified Machine Learning Associate
Databricks
Expedición: Vencimiento:ID de la credencial 9f853675-2224-46a8-8c7e-0aead30d6c03#gs.2nrnvi -
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Experiencia de voluntariado
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Monitor de ciencias y tecnología
Asociación Atlas Getafe
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Ciencia y tecnología
Monitor de ciencias para colectivos en riesgo de exclusión social (niños y niñas entre 8 y 12 años)
Cursos
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Advanced NLP with spaCy (5 hours)
datacamp
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Feature Engineering for NLP in Python (4 hours)
datacamp
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Natural Language Processing Fundamentals in Python (4 hours)
datacamp
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