Horia Camarasan es una científica de datos geoespaciales con una amplia experiencia en ingeniería ambiental y teledetección. Competente en Python, R y SQL, se especializa en el análisis de datos geoespaciales, el aprendizaje automático y las evaluaciones de impacto ambiental. Horia ha colaborado con la Agencia Espacial Europea, desarrollando algoritmos avanzados y aprovechando técnicas de computación paralela (como Dask, Xarray y PySpark) para acelerar el procesamiento de grandes conjuntos de datos de observación de la Tierra, mejorando la eficiencia de la computación hasta en un 20%. Esta experiencia se extiende a las aplicaciones de datos geoespaciales para la eficiencia energética, incluida la optimización del uso del suelo, la mejora de la gestión de los recursos y la supervisión del impacto ambiental de los proyectos energéticos y los peligros naturales. El trabajo de Horia con datos satelitales de alta resolución y herramientas como SNAP, QGIS y ArcGIS ha contribuido a mejorar el monitoreo ambiental y al desarrollo de prácticas sostenibles. Tiene un máster en Desarrollo Sostenible e Ingeniería Ambiental por la Universidad Babeș-Bolyai, donde se graduó como el mejor estudiante.