Sergio Gil Borrás se doctoró en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid en 2022. Además, se licenció en Ingeniería Informática por la misma universidad y realizó un Máster en Ciberseguridad por la Universidad Carlos III de Madrid. Actualmente trabaja como profesor en la Universidad Politécnica de Madrid y también colabora con un grupo de investigación sobre optimización de procesos de almacén, en particular los problemas de dosificación de pedidos, entre otras cuestiones

Resumo brevemente mis logros alcanzados hasta la fecha:

1- Cuento con 5 publicaciones indexadas JCR. Todas ellas Q1.

2- También cuento con otras 3 publicaciones indexadas en SCOPUS.

3- He participado presentado trabajos en cuatro congresos Internacionales.

4- También he participado en 5 congresos Nacionales.

5- He participado en la impartición de los laboratorios en tres asignaturas del Grado de Ingeniería de Computadores de la Universidad Politécnica de Madrid.

6- He recibido numerosas becas académicas en diferentes ámbitos durante mi periodo de formación con la Universidad Politécnica de Madrid.

7- Cuento con cinco años de experiencia en el mundo laboral como programador informático previa a mi formación como Ingeniero de Computadores.

8- Cuento con cinco cursos de formación específica en diferentes campos de las tecnologías de la información.

9- Cuento con un buen currículo en mi formación universitaria de grado y master.

10 - He realizado una estancia de investigación de tres meses en la University of Antwerp - Faculty of Business and Economics con el profesos Kenneth Sörensen11- Este curso actual 2023/2024 es mi tercer año como profesor docente en la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente cuento con la figura de profesor ayudante en dicha universidad.

A continuación muestro Breve resumen del Trabajo de Fin de Grado (TFG) y Trabajo de Fin de Máster (TFM) junto con la calificación obtenida

Para el proyecto de Fin de Grado  (TFG) realice el trabajo denominado " SOFIA_MALE: software integrado para algoritmos de machine learning" Obteniendo la calificación de 10 (Sobresaliente). Se basaba en una aplicación web para la comparación de algoritmos de machine learning dentro de un mismo marco de comparación. En la cual los usuarios podían subir a la aplicación sus propios algoritmos de ML supervisados y no supervisados para compararlos con los ya existentes. Contaba con un repositorio de algoritmos y conjuntos de datos para realizar las ejecuciones. Los conjuntos de datos y los resultados podían ser visualizados a través de graficas 2D y 3D. El Software contaba con una cola de ejecución de Trabajos y estaba preparado para un amplio número de ejecuciones simultaneas. Esto se basaba en un sistema de paralelización de la cola de trabajos basado en workers. Cada worker podía estar situado en diferentes localizaciones de una red de computadores.

Para el proyecto de Fin de Fin de Máster (TFM) realice un trabajo denominado " Evaluación de la capacidad de evasión con técnicas metamórficas" Obteniendo la calificación de 9.4 (Sobresaliente). En este trabajo se desarrolla el software ultra-pymetamorph, un motor metamórfico para ocultar malware en sistemas que utilizan un Sistema Operativo Windows de 32 bits. En el artículo se compara este software con otros motores existentes para ello emplea diferentes repositorios de malware y utiliza el servicio web de Virus Total para testar la efectividad de los diferentes motores empleados. El software desarrollado consigue evadir los antivirus de media en el 45% de las muestras empleadas. Y daña el malware originario dejándolo inservible en el 6.7% de las muestras.