manuel-insua/

ManuelInsuaFeito

rol / role
Gerente Sr. de Inteligencia de Negocio — MovilidadHead of Business Intelligence — Mobility
empresa / co.
Repsol
base
Madrid, ES
equipo / team
15 personaspeople
dominios
data science · machine learning · data translator · leadership

Nexo estratégico entre la analítica avanzada y la rentabilidad del negocio. Lidero el equipo de inteligencia de negocio de la división de Movilidad de Repsol: pricing, retención, segmentación y detección de fraude.

Strategic link between advanced analytics and business profitability. I lead the business intelligence team for Repsol's Mobility division: pricing, retention, segmentation and fraud detection.

Manuel Insua Feito
> manuel_insua.jpgmadrid · 40.4°N 3.7°W
00+años convirtiendo datos en decisionesyears turning data into decisions
00+años en repsolyears at repsol
00personas en el equipo de bipeople on the bi team
>0M€de impacto en el negocioof business impact
perfil/01

PerfilProfile

Actúo como el nexo estratégico entre la analítica avanzada y la rentabilidad del negocio. En mi trayectoria en Repsol he liderado la transición hacia modelos operativos data-driven, diseñando ecosistemas de datos que permiten a las áreas comerciales liderar su propia transformación con agilidad y autonomía.

Mi valor diferencial reside en integrar el rigor técnico de la ingeniería con una visión de mercado pragmática, para optimizar procesos de pricing y analítica predictiva que impactan directamente en la cuenta de resultados.

Como líder de equipos multidisciplinares, mi enfoque se centra en la excelencia operativa y en la capacidad de gestionar la incertidumbre para alcanzar objetivos de alto impacto. Me especializo en simplificar la complejidad de la inteligencia artificial y el machine learning para facilitar la toma de decisiones en comités de dirección. Mi propósito: que el dato no actúe solo como un habilitador de eficiencia, sino como el motor fundamental de la competitividad en entornos globales volátiles.

I act as the strategic link between advanced analytics and business profitability. Throughout my career at Repsol I have led the transition towards data-driven operating models, designing data ecosystems that allow commercial areas to lead their own transformation with agility and autonomy.

My differential value lies in combining the technical rigour of engineering with a pragmatic market vision, optimizing pricing and predictive-analytics processes that directly impact the P&L.

As a leader of multidisciplinary teams, I focus on operational excellence and on managing uncertainty to reach high-impact goals. I specialize in simplifying the complexity of AI and machine learning to enable decision-making in steering committees. My purpose: data acting not merely as an efficiency enabler, but as the fundamental engine of competitiveness in volatile global environments.

FormaciónEducationUPM — Grado + Máster Ing. TelecomunicaciónBSc + MSc Telecom Engineering
Formación directivaExecutive educationIESE — Competencias directivas: desarrolla tu liderazgoExecutive competencies: develop your leadership
PublicaciónPublication«Application of multiple regression analysis to the prices of the spectrum in the IMT band»“Application of multiple regression analysis to the prices of the spectrum in the IMT band”
IdiomasLanguagesEspañol (nativo) · Inglés (TOEFL iBT 100/120)Spanish (native) · English (TOEFL iBT 100/120)
Stack
pythonrdatabrickssqlsasgitllms
trayectoria/02

TrayectoriaCareer

2024 —
RepsolGerente Sr. de Inteligencia de Negocio — MovilidadHead of Business Intelligence — Mobilitygerente 2024–26 · gerente sr. desde 2026manager 2024–26 · senior manager since 2026
Lidero el equipo de datos de Movilidad (15 personas): hemos construido un ecosistema y un modelo operativo que permiten liderar desde el negocio actividades ligadas a IT, haciendo de Movilidad Iberia un negocio data-driven. Consultoría de datos end-to-end y machine learning aplicado — clustering, optimización matemática, modelos de fuga, clasificación y regresión — para resolver problemas de negocio.I lead Mobility's data team (15 people): we built an ecosystem and operating model that lets the business lead IT-related activities, making Mobility Iberia data-driven. End-to-end data consulting and applied machine learning — clustering, mathematical optimization, churn models, classification and regression — to solve business problems.
2022–2024
RepsolGerente de Pricing y OptimizaciónPricing & Optimization Manager
Liderazgo de los equipos de Pricing — estaciones, ventas directas, descuentos profesionales y desarrollo — con ~20 personas de perfiles variados. Estrategia de pricing de carburantes, optimización de ofertas B2B con machine learning, A/B testing, dashboards de dirección y gestión de la bonificación de 20 cts/L del plan de respuesta a la guerra de Ucrania.Led the Pricing teams — stations, direct sales, professional discounts and development — with ~20 people across varied profiles. Fuel-pricing strategy, ML-based B2B offer optimization, A/B testing, executive dashboards and management of the 20 cents/L rebate under Spain's response plan to the war in Ukraine.
2019–2022
RepsolData Scientist & Pricing Optimization Analyst
Modelización de la demanda y del cliente para la red de estaciones: previsión, clustering de micromercados, riesgo de fuga, potencial de consumo y detección de operativa sospechosa en tarjetas. Technical business translator entre equipos técnicos y de negocio, en iniciativas para convertir a Repsol en una compañía data-driven.Demand and customer modeling for the service-station network: forecasting, micro-market clustering, churn risk, consumption potential and detection of suspicious card activity. Technical business translator between technical and business teams, within initiatives to make Repsol a data-driven company.
2017–2019
Management SolutionsConsultor y analista de riesgosConsultant & Risk Analyst
Riesgo de crédito en el departamento de capital de una gran entidad financiera española: modelos de cálculo de capital económico, validación de inputs, reporting de requerimientos de capital y automatización de procesos con SAS y SQL.Credit risk in the capital department of a major Spanish financial institution: economic-capital models, input validation, capital-requirement reporting and process automation with SAS and SQL.
2017
ISDEFEResearch Internship
Investigación sobre tecnologías de defensa contra UAV y RPAS: detección, identificación y neutralización en ubicaciones reales y diversos escenarios.Research on counter-UAV/RPAS defense technologies: detection, identification and neutralization across real locations and scenarios.
2014–2015
VodafoneBecario — Technology PMOIntern — Technology PMO
Gestión de proyectos de tecnología, soporte a presupuesto, calidad del dato y auditoría de bases de datos. Colaboración en la planificación del Mobile World Congress 2015.Technology project management, budget support, data quality and database auditing. Collaboration on planning for Mobile World Congress 2015.
2009–2017
UPM · MadridGrado + Máster en Ingeniería de TelecomunicaciónBSc + MSc in Telecommunications Engineering
Especialización del máster en Gestión, Innovación y Negocio TIC. Publicación sobre regresión múltiple aplicada a los precios del espectro en la banda IMT.MSc specialization in Management, Innovation and ICT Business. Publication on multiple regression analysis applied to spectrum prices in the IMT band.
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EscrituraWriting

Organizar un Mundial no sale a cuenta — y los números llevan décadas avisandoHosting a World Cup doesn't pay off — and the numbers have been warning for decades

Doce de los últimos catorce Mundiales dejaron pérdidas al anfitrión. Qué enseña eso sobre cómo se construyen (y se creen) los business cases.Twelve of the last fourteen World Cups lost money for the host. What that teaches about how business cases get built — and believed.

Hamilton, Ferrari y el "negotiated settlement" al fijar objetivosHamilton, Ferrari and the "negotiated settlement" in target-setting

Fijar metas acaba siendo una negociación donde todos prometen de menos. La palanca para romperlo no es el diagnóstico: son los incentivos.Target-setting becomes a negotiation where everyone under-promises. The lever to break it isn't the diagnosis — it's the incentives.

Tu modelo lleva tres semanas derivando. Y nadie lo sabe.Your model has been drifting for three weeks. And nobody knows.

El "visibility gap": el 60% de las organizaciones que despliegan IA no detecta cuándo sus modelos en producción empiezan a fallar.The "visibility gap": 60% of organizations deploying AI can't detect when their production models start misbehaving.

Cuando la revisión del modelo es la métrica que hay que vigilarWhen the model's revision is the metric to watch

La IEA recortó 700.000 b/d su previsión de demanda en un mes. Una revisión grande no certifica que el modelo esté mal: puede certificar que el régimen cambió.The IEA cut its demand forecast by 700k b/d in one month. A large revision doesn't prove the model is wrong — it may prove the regime changed.

La IA no falla por el modelo. Falla por lo que hay debajo del modelo.AI doesn't fail because of the model. It fails because of what's underneath it.

Las organizaciones con iniciativas de IA exitosas invierten hasta 4× más en calidad del dato, gobernanza y personas. No en modelos más potentes.Organizations with successful AI initiatives invest up to 4× more in data quality, governance and people. Not in bigger models.

Lo que la Tartan Army enseña sobre cohesión de equiposWhat the Tartan Army teaches about team cohesion

La cultura no se decreta desde arriba: emerge de normas que el propio grupo hace cumplir. Aplicado a equipos de datos.Culture isn't decreed from above: it emerges from norms the group itself enforces. Applied to data teams.

Publico regularmente sobre datos, IA y gestión en I write regularly on data, AI and management on LinkedIn ↗
proyectos/04

Proyectos personalesPersonal projects

P-01 · github ↗

Quartery Robotrader

Optimizador de Cartera de Mínima Varianza Global (GMVP) para el Mercado Continuo español. Estimación robusta de covarianzas con encogimiento Ledoit-Wolf de correlación constante, restricciones long-only con límite de concentración del 20% (regularización implícita, Jagannathan-Ma) y rebalanceo trimestral que genera instrucciones operativas en acciones enteras — sin conexión a bróker ni ejecución automática.Global Minimum Variance Portfolio (GMVP) optimizer for the Spanish continuous market. Robust covariance estimation via Ledoit-Wolf constant-correlation shrinkage, long-only constraints with a 20% concentration cap (implicit regularization, Jagannathan-Ma) and quarterly rebalancing that outputs whole-share trading instructions — no broker connection, no automated execution.

python · osqp/scs · sqlite · yfinance
P-02

Property Value — valoración de inmuebles en MadridProperty Value — Madrid real-estate valuation

Modelo de valoración de vivienda en Madrid (v2 refactorizada). Pipeline completo en R: ingesta desde la API de Idealista, enriquecimiento geoespacial con puntos de interés de OpenStreetMap, NLP sobre las descripciones de los anuncios, modelos XGBoost separados para alquiler y venta, e informe HTML automatizado por email.Madrid housing valuation model (refactored v2). End-to-end R pipeline: ingestion from the Idealista API, geospatial enrichment with OpenStreetMap points of interest, NLP on listing descriptions, separate XGBoost models for rent and sale, and an automated HTML report delivered by email.

r · tidymodels · xgboost · mysql · osm
intereses/05

Fuera del trabajoOff the clock

F1

Fórmula 1Formula 1

Sin perderme una carrera en más de tres años. Lo que me atrae es la ingeniería: optimización dentro de un reglamento.Haven't missed a race in over three years. What draws me in is the engineering: optimization within a rulebook.

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Café de especialidadSpecialty coffee

Espresso en casa con molino DF54, Sage Bambino Plus, WDT y báscula de precisión. Grano de tostador local en Madrid.Home espresso with a DF54 grinder, Sage Bambino Plus, WDT and precision scale. Beans from a local Madrid roaster.

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LecturaReading

Goodreads activo, con años de hasta 70 libros. Fantasía con sistemas de reglas consistentes y clásicos que ofrecen una perspectiva radicalmente distinta.Active on Goodreads, with years of up to 70 books. Fantasy with consistent rule systems, and classics offering a radically different perspective.

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CocinaCooking

Cursos presenciales: arroces, ramen, cocina peruana, mexicana y tailandesa. De cada viaje vuelve un libro de recetas.In-person courses: rice dishes, ramen, Peruvian, Mexican and Thai cuisine. Every trip comes back with a cookbook.

VideojuegosVideo games

Sistemas de reglas con solución óptima: Civilization, Slay the Spire, Portal, Hitman. Borderlands como vehículo social.Rule systems with an optimal solution: Civilization, Slay the Spire, Portal, Hitman. Borderlands as a social vehicle.

MúsicaMusic

Ecléctico y registrado en Last.fm (70k+ scrobbles): de Glenn Gould a Eminem, con Clapton como constante.Eclectic and logged on Last.fm (70k+ scrobbles): from Glenn Gould to Eminem, with Clapton as the constant.