PROYECTOS SELECCIONADOS
Tecnología creada con una razón práctica.
Proyectos personales y académicos que demuestran visión de producto, ingeniería segura, modelado de datos y aprendizaje automático aplicado.
LOCAL / PRIVADO / VALIDADO
PRODUCTO DE IA LOCAL
CodeCVI Agent
Un flujo de IA privado y práctico, diseñado como un producto real y no como una colección desconectada de funciones.
El problemaLas solicitudes de empleo exigen comparar, reescribir y gestionar documentos repetidamente, mientras los datos del CV son personales y suelen enviarse a servicios externos.
El enfoqueUnificar análisis de CV, comparación con vacantes, detección de brechas, validación, adaptación, cartas, seguimiento y privacidad en una arquitectura local-first.
El resultado actualUn MVP activo en Docker con autenticación, PostgreSQL, Redis, servicios FastAPI, un flujo React y generación local Qwen 2.5 mediante Ollama.
Por qué importa profesionalmenteDemuestra arquitectura consciente de la privacidad, IA responsable, diseño de flujos y tratamiento cuidadoso de información personal.
MODELAR / CONSULTAR / TRANSACCIONAR
MODELO RELACIONAL
Gestión de empleados SQL
Un proyecto relacional basado en preguntas realistas sobre empleados, departamentos, geografía, clientes y ventas.
El problemaLos informes operativos requieren estructuras conectadas y consultas capaces de responder preguntas sin duplicar ni codificar datos manualmente.
El enfoqueDiseñar un modelo empresarial de 11 tablas y resolver historias mediante joins, subconsultas, agregación, agrupación, variables y transacciones.
El resultado actualNueve historias principales y cuatro adicionales completadas, incluyendo compensación, personal regional, ventas y cambios transaccionales.
Por qué importa profesionalmenteDemuestra modelado relacional, lógica de reporting y consultas transferibles al análisis de datos de personas y sistemas HRIS.
DISEÑO / CONTENIDO / ENTREGA
PLATAFORMA WEB EN PRODUCCIÓN
Plataforma de portfolio multilingüe
El caso de ingeniería reutilizable detrás de esta web: identidad, contenido, idiomas, gestión y alojamiento como un solo producto.
El problemaUn portfolio es difícil de mantener cuando contenido, traducciones, certificados, despliegue y presentación se gestionan por separado.
El enfoqueCombinar Next.js tipado, tres idiomas, Sanity Studio, navegación accesible, movimiento adaptable y salida compatible con Cloudflare.
El resultado actualUna plantilla orientada a producción con arquitectura documentada, fallback local, esquemas CMS, metadatos, pruebas y despliegue repetible.
Por qué importa profesionalmenteDemuestra responsabilidad de producción, arquitectura multilingüe, accesibilidad, despliegue y contenido mantenible.
TRÁFICO / CLASIFICAR / RESPONDER
KIT DE CIBERSEGURIDAD
Detección de malware Android
Un toolkit práctico de ciberseguridad que convierte un modelo de clasificación en flujos que una persona puede utilizar.
El problemaEl malware Android puede aparecer en datasets, capturas de red o tráfico en vivo, y cada fuente necesita un flujo de análisis diferente.
El enfoqueAplicar una base LightGBM al análisis de archivos, clasificación PCAP y tráfico USB en vivo mediante aplicaciones gráficas en Python.
El resultado actualTres rutas operativas: análisis CSV/XLSX, inspección PCAP y clasificación de paquetes en tiempo real con Scapy y PyShark.
Por qué importa profesionalmenteDemuestra rigor analítico, pruebas reproducibles, evaluación de modelos y conciencia de seguridad.
COMPARAR / EVALUAR / APRENDER
INVESTIGACIÓN UNIVERSITARIA
Análisis de algoritmos ML/DL
Investigación final comparando aprendizaje automático, aprendizaje profundo y ensembles híbridos para clasificar tráfico Android.
El problemaUna precisión alta no explica qué familia de modelos equilibra mejor rendimiento, generalización y evaluación práctica.
El enfoqueEvaluar modelos ML, DL e híbridos con precisión, recall, F1, ROC-AUC, curvas precisión-recall y matrices de confusión.
El resultado actualUn marco comparativo cuyo mejor ensemble ML documentado alcanzó 99,3% de accuracy y 99,2% de F1 en el dataset del proyecto.
Por qué importa profesionalmenteDemuestra comparación basada en evidencias, disciplina de evaluación y comunicación de compromisos técnicos.
REGLAS / SERVICIO / GARANTÍA
SERVICIO JAVA CON PRUEBAS
Sistema bancario
Un proyecto Java centrado en servicios que expresa operaciones financieras como lógica de dominio clara y verificable.
El problemaLas operaciones bancarias deben conservar reglas y cambios de estado previsibles; pequeños errores pueden generar saldos incorrectos.
El enfoqueSeparar responsabilidades con Java orientado a objetos, gestionar la compilación con Maven y verificar servicios con JUnit y Mockito.
El resultado actualUn sistema bancario personal documentado que demuestra funcionalidad principal, razonamiento de servicios y pruebas automatizadas.
Por qué importa profesionalmenteDemuestra lógica de servicios fiable, pruebas automatizadas y manejo disciplinado de operaciones con cambios de estado.