Ingeniero Agrónomo, Científico de la Alianza CIAT-Bioversity. Cuenta con un Ph.D en Ciencias Agrícolas de la Universidad de Gante y actualmente es el lider de la comunidad de práctica: Agronomía guiada por los datos del CGIAR. Pionero en el uso de técnicas de inteligencia artificial para la investigación agrícola en países en desarrollo. Su trabajo ha recibido reconocimiento de Naciones Unidas en dos ocasiones, la primera en 2014 en Nueva York por sus contribuciones en el área de Big Data, y la segunda en el 2017 en Bonn por sus contribuciones en el área de TICs. Adicionalmente en el 2017 fue uno de los ganadores del desafío de innovación en Big Data organizado por el cambio Mundial, en el 2018 lideró el equipo ganador del desafío analítico en agricultura 2018 organizado por Syngenta y en el 2020 hizo parte del equipo ganador de la competición internacional : Aplicaciones Innovadoras en Analítica INFORMS. Daniel ha trabajado también como investigador en instituciones como Bioversity International, la Alta Escuela de Ingeniera y Gestión del Cantón de Vaud en Suiza (HEIG-VD) y ha sido consultor para el Centro Francés de Cooperación Internacional en Investigación en Agronomía (CIRAD).