Hola, soy
Sobre mí
Ingeniera de Software con más de 5 años de experiencia desarrollando soluciones backend y full-stack orientadas a escalabilidad, rendimiento y eficiencia operativa.
Diseño y construyo APIs, sistemas transaccionales y pipelines de datos utilizando tecnologías como Python, .NET y Node.js, aplicando buenas prácticas de arquitectura de software, clean code, diseño REST, control de versiones y CI/CD.
Además, desarrollo e integro soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning en productos, participando en todo el ciclo de vida: preparación de datos, entrenamiento y validación de modelos, integración con aplicaciones y despliegue en producción.
Experiencia profesional
2024 – Presente
Consultor Independiente
Desarrollo de pipelines de datos y modelos de Machine Learning para detección de anomalías en sistemas IoT, con despliegue en AWS SageMaker vía APIs para entornos productivos. Implementación de soluciones de Business Intelligence integrando PostgreSQL y automatización de flujos ETL para análisis comercial en el sector manufactura.
Mar 2023 – Feb 2024
Tecopesca
Desarrollo backend y full-stack de sistemas críticos para operaciones de despacho y logística, integrando Google Vision AI mediante APIs y construyendo un sistema de monitoreo IoT con alertas en tiempo real. Lideré el ciclo completo de desarrollo de módulos utilizados por más de 15 usuarios con un volumen de 80+ transacciones diarias.
Sep 2021 – Feb 2023
Fixsystem
Desarrollo de aplicaciones backend para transformación digital en el sector industrial, traduciendo procesos manuales en sistemas automatizados de gestión, inventario y reportería. Diseño y optimización de modelos de datos relacionales para soportar sistemas transaccionales de alto volumen.
Stack tecnológico
Lenguajes
ML / IA
BI & Datos
Cloud & DevOps
Frameworks & Herramientas
Proyectos destacados
Pipeline de datos para detección de anomalías a partir de datos IoT, orientado a la predicción de fallas en transformadores. Modelos Isolation Forest, LOF y Z-score desplegados en AWS SageMaker con APIs para alertas tempranas.
Dashboard de BI para el área comercial integrando datos desde PostgreSQL. Definición y monitoreo de KPIs de ventas, análisis de rentabilidad por región y producto, y detección de anomalías en ingresos con alertas automatizadas.
Ajuste y despliegue de DenseNet-161 en AWS SageMaker para clasificación automática de patrones climáticos con 90% de precisión. Pipeline de preprocesamiento con data augmentation y validación.
Modelos CNN (YOLOv8, ResNet50, DenseNet) para clasificación automática de imágenes con más del 85% de precisión. Pipeline ML end-to-end desde recolección de datos hasta despliegue en producción.
Más proyectos
Aplicación de mapeo colaborativo para visualizar y registrar niveles de ruido urbano en tiempo real, ayudando a identificar zonas de contaminación acústica.
Sistema de gestión de citas médicas con agenda dinámica, notificaciones automáticas y módulo de pacientes. Interfaz intuitiva para clínicas y consultorios privados.