Jamie Arjona és estudiant de doctorat en el Departament d’Estadística i Investigació Operativa a la Universitat Politècnica de Catalunya i investigador a l’inLab FIB UPC. L’any 2016, es va graduar en el màster d’Enginyeria Informàtica de la UPC amb la tesi de màster dedicada a la simulació i tècniques d’optimització per resoldre problemes de l’àmbit de la Indústria 4.0. Les seves àrees d’interès són l’anàlisi de dades, estadística, visualització i aprenentatge automàtic. La seva tesi es troba dins el pla de Doctorat Industrial de la Generalitat de Catalunya en col·laboració amb la companyia Worldsensing S.L., focalitzada en solucions de l’àmbit Smart Cities. La investigació se centra en la predicció de sèries temporals provinent de sensors de pàrquing desenvolupant models d’aprenentatge automàtic, concretament xarxes neuronals.