Resumen profesional

Backend Python Developer con experiencia en diseño de aplicaciones modulares basadas en Flask, construcción de APIs REST y desarrollo de sistemas en tiempo real mediante WebSockets (Flask-SocketIO).

Formación sólida en Estadística y Big Data, con experiencia en procesamiento y transformación de datos utilizando Pandas y PySpark. Acostumbrado a trabajar en entornos Linux, despliegue en VPS y estructuración de proyectos por capas.

Stack Tecnológico

• Backend: Python, Flask, SQLAlchemy, REST APIs
• Real-Time: Flask-SocketIO, WebSockets
• Databases: SQLite, MySQL
• Data Processing: Pandas, PySpark
• Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript
• Infrastructure: Linux, VPS deployment, Git, GitHub

Experiencia en Desarrollo

Proyecto Big Data – Sector Sanitario

Stack: Python · Pandas · PySpark · Linux

Participación en proyecto de análisis de datos en el ámbito sanitario. Procesamiento de datasets de gran volumen utilizando Pandas y PySpark, limpieza y normalización de datos y generación de métricas.

Proyecto de Ciberseguridad – Análisis de Logs

Stack: Python · Pandas · Expresiones Regulares · Linux

• Parsing de logs mediante Expresiones Regulares.
• Clasificación de amenazas por frecuencia y origen.
• Identificación de IPs sospechosas.
• Generación automatizada de resúmenes técnicos.

Arquitectura del Portfolio

Este portfolio está desarrollado con Flask utilizando una estructura modular de plantillas (Jinja2) y una arquitectura de rutas limpia. Sigue principios de organización escalable y separación de responsabilidades. Se encuentra desplegado en un entorno de producción sobre un VPS Linux utilizando Gunicorn y Nginx.

Arquitectura de Sistemas

Los proyectos desarrollados siguen una arquitectura modular basada en Flask, separando capas de aplicación como rutas, lógica de negocio, modelos de datos y servicios externos. Esto facilita la escalabilidad del código y el mantenimiento del sistema.

• Separación por dominios funcionales
• Uso de APIs internas entre módulos
• Arquitectura preparada para microservicios
• Integración con agentes de IA y sistemas externos

AI Agent Platform

Desarrollo de un asistente basado en arquitectura multi-agente capaz de enrutar consultas a diferentes sistemas especializados. El sistema detecta la intención del usuario y dirige la consulta al agente correspondiente.

• Detección de intención mediante análisis de lenguaje
• Orquestador central de agentes IA
• Integración con sistemas externos mediante APIs
• Fallback automático a modelos LLM
• Soporte multidioma (español / inglés)

Esta arquitectura permite integrar nuevos agentes fácilmente, manteniendo una estructura modular y escalable para aplicaciones backend.

Formación

Idiomas

• Español: Nativo
• Inglés: Nivel intermedio