Sus áreas de conocimientos incluyen la estimación, simulación, validación y clasificación de recursos minerales usando métodos geoestadísticos estándar y avanzados. La experiencia de David también incluye la aplicación de simulaciones condicionales para clasificación de recursos minerales, optimización de espaciado de barrenos y la evaluación de la incertidumbre y los riesgos relacionados a la geología y a múltiples variables de leyes. Ha redactado documentos técnicos geoestadísticos y de recursos minerales en inglés, español y francés, incluyendo los capítulos de estimación de recursos minerales de diferentes informes técnicos que cumplen con los requerimientos de NI43-101 y JORC. David tiene experiencia y conocimientos en varias materias primas, incluyendo metales base, metales preciosos y, más recientemente, hierro, fosfato y carbón.
Antes de unirse a SRK, David lideró grupos multidisciplinarios en la implementación de tecnologías de modelización en 3D para la estimación de recursos minerales y el control de leyes. Obtuvo un diploma de formación especializada en Geoestadística Minera en el Centro de Geociencias de Mines ParisTech. Más tarde, llevó a cabo investigación avanzada en Geoestadística en la Universidad de Alberta durante sus estudios doctorales en Ingeniería de Minas y, posteriormente como investigador adjunto, en el Laboratorio de Planificación Minera Estocástica de la Universidad McGill.
David mantiene asociaciones de investigación activas con el sector académico de Canadá y Estados Unidos de América y ha publicado más de 19 trabajos en revistas científicas arbitradas, además de ponencias en conferencias internacionales. Ha dictado cursos básicos y avanzados de Geoestadística en inglés, español y francés para universidades y la industria en Canadá, Rusia, Marruecos y América Latina. Usa sus habilidades de programación en FORTRAN, C++, Datamine Macro Language y Python para desarrollar aplicaciones a la medida de procesos geoestadísticos y de caracterización de recursos minerales.
