Se dedica a las áreas de business analytics, ciencia de datos y aprendizaje de máquinas aplicados a la gestión de operaciones. Su investigación aborda el pronóstico de series de tiempo jerárquicas mediante regresión de vectores de soporte y métodos de kernel, con énfasis en la construcción simultánea de modelos y reducción de ruido y en la agregación de información entre niveles de la jerarquía, con aplicación al retail de viajes europeo. Ha trabajado asimismo en la priorización de reclamos mediante aprendizaje profundo y decisión multicriterio, y en enfoques prescriptivos de dotación de personal con optimización estocástica.