Asier Cabello - R&D Engineer

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ASIER CABELLO
Location: Bilbao, Bizkaia
Phone: +34 688 86 73 97
Email: asier.cabello.s@gmail.com
Website: asiercabello.devPersonal website · Asier Cabello
GitHub: github.com/TxokaGitHub · Projects and code
Hugging Face: huggingface.co/TxokaHugging Face · Models and datasets
LinkedIn: linkedin.com/in/asier-cabelloLinkedIn · Professional profile

/* ABOUT */
AboutMe:
  R&D Engineer specialising in music information retrieval, neural audio embeddings,
  similarity search and applied machine learning. Experienced in taking research ideas from
  experimental design and benchmarking through to production systems, including music identification
  pipelines, large-scale retrieval infrastructure and LLM-assisted automation. Multidisciplinary by
  nature, I learn new domains quickly and apply the same research rigour and pragmatic engineering
  across different technical fields.

/* EXPERIENCE */
Experience:
  2025 - Present  R&D Engineer  @ BMAT
    - Worked on core R&D initiatives across music identification, including cover detection,
      neural music fingerprinting, AI-generated music detection, music metadata matching,
      LLM-assisted validation workflows, audio embedding retrieval, and dataset/benchmark design.
    - Modernized the fingerprint matching stack by refactoring the infrastructure and delivering a
      production-ready embedding-based identification pipeline using faiss.
    - Re-architected and refactored one of the company’s core technologies, delivering 16% higher
      saturated throughput, reducing p99 latency to ~1/3 at low load and ~1/5 at high load,
      and reducing memory usage to 1/4–1/5, using half as many workers.
    - Created and led an internal chatbot project leveraging multiple internal data sources;
      managed a small team and drove execution end-to-end.
    - Developed an AI-agent based automated QA system using OpenAI API that outperformed human
      reviewers at a fraction of the time and cost and transformed internal processes company-wide.

  2022 - 2024  Developer / Data Scientist  @ Azterlan
    - Developed .NET applications with AI features.
    - Built computer vision models for metallography analysis.
    - Trained predictive models for metal quality.

  2020 - 2024  Private Programming Tutor
    - Programming + algorithms lessons to university students.

/* EDUCATION */
Education:
  2020 - 2024  Degree in Data Science and Artificial Intelligence
               University of Deusto
               - Honors in Final Degree Project
               - Extraordinary Degree Award: best academic record in the cohort

  2018 - 2020  Technological High School
               Colegio Santa María, Portugalete

/* PUBLICATIONS */
Publications:
  AI-Generated Music Detection in Broadcast MonitoringAI-OpenBMAT · ICASSP
    - Co-authored an ICASSP paper introducing AI-OpenBMAT, the first public dataset designed
      for AI-generated music detection in broadcast monitoring scenarios.
    - Helped shape dataset and experimental design decisions and implemented one of the baseline
      detection systems.

/* PERSONAL PROJECTS */
Projects:
  Training Reasoning LLMs
    - Fine-tuned an instruction-tuned Llama 3B model using GRPO and a labeled dataset
      of mathematical problems leveraging curriculum reinforcement learning.

  Service Development and Homelab Deployment on Linux
    - Built web apps, APIs, and services; Linux server management.
    - Used Docker, Apache, Nginx, FastAPI, React.

  Fine-tuning Language Models
    - Generated/selected/filtered synthetic data for augmentation.
    - Fine-tuned and evaluated Mixtral as an assistant; served through an API.

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ASIER CABELLO
Ubicación: Bilbao, Bizkaia
Teléfono: +34 688 86 73 97
Email: asier.cabello.s@gmail.com
Web: asiercabello.devWeb personal · Asier Cabello
GitHub: github.com/TxokaGitHub · Proyectos y código
Hugging Face: huggingface.co/TxokaHugging Face · Modelos y conjuntos de datos
LinkedIn: linkedin.com/in/asier-cabelloLinkedIn · Perfil profesional

/* SOBRE MÍ */
Perfil:
  Ingeniero de I+D especializado en recuperación de información musical, embeddings
  neuronales de audio, búsqueda por similitud y machine learning aplicado. Experiencia llevando ideas
  de investigación desde el diseño experimental y benchmarking hasta sistemas en producción, incluyendo
  pipelines de identificación musical, infraestructura de recuperación a gran escala y automatización
  asistida por LLMs. De perfil multidisciplinar, aprendo nuevos dominios con rapidez y aplico el mismo
  rigor investigador y enfoque pragmático de ingeniería en distintos campos técnicos.

/* EXPERIENCIA */
Experiencia:
  2025 - Actualidad  Ingeniero de I+D  @ BMAT
    - Trabajo en iniciativas core de I+D en identificación musical, incluyendo cover detection,
      neural music fingerprinting, detección de música generada por IA, matching de metadatos musicales,
      flujos de validación asistidos por LLMs, recuperación de embeddings de audio y diseño de datasets/benchmarks.
    - Modernización del stack de matching de fingerprints mediante refactorización de la infraestructura y entrega de una
      pipeline de identificación basada en embeddings lista para producción usando faiss.
    - Rediseño de la arquitectura y refactorización de una de las tecnologías clave de la empresa: 16% más
      de throughput en saturación, reduciendo la latencia p99 a ~1/3 con carga baja y ~1/5 con carga alta,
      y el uso de memoria a 1/4–1/5, con la mitad de workers.
    - Creación y liderazgo de un chatbot interno con múltiples fuentes de datos;
      gestión de un equipo pequeño y ejecución end-to-end.
    - Desarrollo de un sistema QA automatizado basado en agentes IA usando OpenAI API que superó a revisores
      humanos en una fracción del tiempo y coste, transformando procesos internos a nivel de empresa.

  2022 - 2024  Developer / Data Scientist  @ Azterlan
    - Desarrollo de aplicaciones .NET con funcionalidades de IA.
    - Construcción de modelos de visión para análisis metalográfico.
    - Entrenamiento de modelos predictivos para calidad metálica.

  2020 - 2024  Profesor particular de programación
    - Clases de programación y algoritmia para estudiantes universitarios.

/* EDUCACIÓN */
Formación:
  2020 - 2024  Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
               Universidad de Deusto
               - Matrícula de Honor en el TFG
               - Premio Extraordinario de Fin de Carrera: mejor expediente académico de la promoción

  2018 - 2020  Bachillerato Tecnológico
               Colegio Santa María, Portugalete

/* PUBLICACIONES */
Publicaciones:
  AI-Generated Music Detection in Broadcast MonitoringAI-OpenBMAT · ICASSP
    - Coautor de un paper en ICASSP que introduce AI-OpenBMAT, el primer dataset público
      diseñado para detectar música generada por IA en escenarios de monitorización broadcast.
    - Contribución a las decisiones de diseño del dataset y de los experimentos, e implementación de
      uno de los sistemas baseline de detección.

/* PROYECTOS PERSONALES */
Proyectos:
  Entrenamiento de LLMs de razonamiento
    - Fine-tuning de un modelo Llama 3B con GRPO y un dataset etiquetado
      de problemas matemáticos usando curriculum reinforcement learning.

  Desarrollo de servicios y despliegue de homelab en Linux
    - Desarrollo de web apps, APIs y servicios; administración de servidores Linux.
    - Uso de Docker, Apache, Nginx, FastAPI y React.

  Fine-tuning de modelos de lenguaje
    - Generación, selección y filtrado de datos sintéticos para aumento de datos.
    - Fine-tuning y evaluación de Mixtral como asistente, desplegado vía API.

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