Esther Villar Rodríguez (PhD) tiene un doctorado (Cum Laude) en Tecnologías de la Información y la Comunicación (2015) de la Universidad de Alcalá (España), una licenciatura en Ciencias de la Computación (2010) por la Universidad de Deusto y un Master en Lenguajes y sistemas informáticos (2012) por la UNED (Universidad Nacional de Educación a Distancia, España). Hasta 2018 ejerció de científica de datos senior en inteligencia artificial en TECNALIA (España), especializándose en modelos de aprendizaje autómatico tradicional (Machine Learning) y aprendizaje automático profundo (Deep Learning), estrategias de aprendizaje distribuidas (incluido el aprendizaje federado, Federated Machine Learning), aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) y detección de anomalías (Anomaly Detection), entre otros. Es autora de varias contribuciones en conferencias y artículos en revistas relacionadas con estas áreas de investigación, con un enfoque en su aplicabilidad a problemas prácticos (predicción y optimización de procesos industriales y de gestión, planificación de recursos, eficiencia energética y otras aplicaciones de diversa índole). Hasta 2022 fue la responsable de la plataforma de Inteligencia Artificial dentro del área de negocio de OPTIMA (Optimización, Modelización y Analítica) gestionando principalmente la estrategia tecnológica y la excelencia en el grupo. A su vez, dirige una tesis doctoral centrada en mecanismos de colaboración y exploración óptima en Reinforcement Learning aplicado a problemas con sparse rewards y colabora técnica y activamente en nuevas líneas como Coevolutive/Multitasking Optimization. Actualmente, es la responsable de la plataforma QTech (Quantum Technologies) con especial implicación técnica en la línea de Quantum Computing.