Con más de doce años navegando los mercados financieros europeos, Esperanza aporta una perspectiva única que combina rigor académico con experiencia práctica. Su carrera comenzó en 2013 en el Banco Central Europeo, donde desarrolló modelos econométricos que ayudaron a empresas medianas a sortear la crisis de deuda soberana.
Lo que realmente distingue a Esperanza es su capacidad para traducir datos complejos en narrativas comprensibles. Durante su tiempo en Goldman Sachs Madrid, lideró un equipo que creó herramientas de visualización que redujeron el tiempo de análisis de riesgos en un 40%. Esta experiencia la llevó a fundar nuestra metodología de previsión financiera en 2022.
Actualmente, Esperanza supervisa todos nuestros procesos de análisis predictivo y mantiene relaciones estratégicas con instituciones financieras clave. Su enfoque combina machine learning con intuición financiera tradicional, creando soluciones que realmente funcionan en el mundo real.