Jamie Arjona es estudiante de PhD en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad Politécnica de Cataluña e investigador en inLab FIB UPC. En el año 2016, se graduó en el máster de Ingeniería Informática de la UPC con la tesis de máster dedicada a simulación y técnicas de optimización para resolver problemas del ámbito de la Industria 4.0. Sus áreas de interés son el análisis de datos, estadística, visualización y aprendizaje automático. Su tesis se encuentra dentro del plan de Doctorado Industrial de la Generalitat de Catalunya en colaboración con la compañía Worldsensing S.L., focalizada en soluciones del ámbito Smart Cities. La investigación se centra en la predicción de series temporales proveniente de sensores de párquing desarrollando modelos de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales.