Data Engineering & Backend Development — Python, GCP, FastAPI, NestJSConstruyo pipelines de datos, APIs escalables y sistemas end-to-end para casos reales.
Soy estudiante de Ingeniería en Informática (último semestre, DUOC UC) con foco en Data Engineering, MLOps y desarrollo backend. Diseño y construyo pipelines de datos, modelos de ML y sistemas integrales usando Python (pandas, sklearn, FastAPI), SQL, GCP (BigQuery, Pub/Sub), NestJS y Docker, para convertir datos en decisiones y optimizar procesos operativos.Vengo de Administración, lo que me ayuda a traducir métricas técnicas a KPIs y prioridades de negocio. Cuento con inglés avanzado (Nivel C1, TOEIC 980/990).Disponibilidad: práctica profesional a partir de enero 2026.
Actualmente estoy completando mi formación en Google Cloud Platform (Data Engineering) y trabajando en proyectos que involucran arquitecturas de datos en GCP, pipelines de ingesta en tiempo real (Pub/Sub), MLOps (monitoring/drift), optimización de ETL/Data Warehousing (BigQuery) y model serving con FastAPI. También sigo explorando aprendizaje con clases desbalanceadas y sistemas distribuidos.
CRM para Gestión de Talleres – PepsiCo Chile (Capstone) — Plataforma web integral para gestionar flota vehicular, órdenes de trabajo, inventario y reportes. Backend con NestJS, autenticación JWT, roles, PostgreSQL, Redis, MinIO y Docker Compose.
Detección de Anomalías en HDFS — Rápido, Reproducible y Amigable con CPU — Pipeline streaming para detección de anomalías en logs HDFS (AUC-PR 0.755). Implementado con HashingVectorizer, SGD y CI/CD.
Predicción de Retención de Clientes Churn con MLflow (MLops) — Pipeline modular de ML con seguimiento de experimentos en MLflow (F1 ≥ 0.96). Priorización de clientes en riesgo.
Predicción de Lluvia con Modelo Random Forest (WebAPP Flask) — Modelo de clasificación (88% accuracy) integrado en una aplicación Flask para usuarios no técnicos.
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