// HOLA, SOY
Más de 10 años desarrollando sistemas con Java, Kotlin, Node.js, React y React Native — hoy aplicando Machine Learning y NLP para crear productos inteligentes.
// 01. SOBRE MÍ
Ingeniero de Software Sénior especializado en full stack, mobile y arquitectura de sistemas escalables.
He trabajado en proyectos de gran escala en los sectores público y privado — INDT, ICCT y la Alcaldía de Manaus — con foco en Clean Architecture, pruebas y prácticas DevOps. Hoy aplico Inteligencia Artificial y NLP para resolver problemas complejos, especialmente en búsqueda semántica, RAG y recuperación de información.
“Arquitectura limpia, pruebas y código revisado — con IA donde marca la diferencia.”
// 02. EXPERIENCIA
ABR 2023 — ACTUAL
INDT — Instituto de Desenvolvimento Tecnológico
JUL 2021 — MAR 2023
ICCT — Instituto CAL-COMP de Tecnologia
AGO 2015 — JUN 2021
Alcaldía de Manaus — SEMEF / SEMAD
// 03. PROYECTOS DESTACADOS
IA aplicada, APIs y arquitectura.
Más en mi GitHub.
RAG · LANGCHAIN · OLLAMA · SEGURIDAD DE LLM
Chatbot jurídico basado en RAG que analiza demandas iniciales en PDF, sugiere mejoras, detecta intentos de prompt injection (OWASP LLM01) y genera informes en Markdown/PDF. Orquesta respuestas entre una base RAG interna, Ollama local y búsqueda web.
JAVA 17 · SPRING BOOT · KAFKA · REDIS
Arquitectura hexagonal con PostgreSQL (bloqueo pesimista), Redis (cache-aside), Kafka con DLQ y MongoDB, además de frontends en TypeScript con Angular 19 y Next.js 15.
RAG · WORKERS AI · VECTORIZE · CLOUDFLARE
Chat híbrido en 3 idiomas: respuestas listas, búsqueda local (TF-IDF con corrección de errores tipográficos) y RAG con embeddings BGE-M3 en Vectorize y generación con Qwen3 30B en Workers AI, protegido por Turnstile y límites por IP — todo en planes gratuitos. Desarrollado con Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI y OpenAI Codex.
RAG · PROMPT INJECTION · SEGURIDAD DE LLM
Demo local e interactiva de prompt injection en preguntas y documentos recuperados: compara un flujo vulnerable con otro protegido y explica defensas por capas. Sin inferencia de IA ni envío del texto; solo usa un secreto ficticio.
MACHINE LEARNING · SCIKIT-LEARN · DOCKER
Modelo de clasificación (Random Forest, XGBoost) con 87% de precisión para el caso Passos Mágicos, con API y dashboard de monitoreo de drift. Top 5% en el datathon.
DEEP LEARNING · LSTM · TENSORFLOW · FLASK
Red LSTM que predice el próximo cierre de acciones con un error medio del 1,1–2,2% (MAPE) en prueba fuera de muestra, evaluada frente a un baseline ingenuo. Pipeline de datos vía Yahoo Finance y API REST documentada con Swagger.
RAG · CHROMADB · FASTAPI · STREAMLIT
Aplicación de preguntas y respuestas con LangChain, ChromaDB y LLMs (Ollama/Deepseek), con ingesta de documentos, chat vía WebSocket y feedback continuo.
NESTJS · TYPEORM · KAFKA · REDIS
API de productos con caché en Redis, eventos en Kafka, rate limiting por ruta y documentación Swagger, sobre PostgreSQL.
FASTAPI · POSTGRESQL · SCIKIT-LEARN
Sistema de recomendación de películas basado en TF-IDF y similitud de coseno, con interfaz web responsiva y base de datos PostgreSQL.
FACE-API.JS · NODE.JS · SQLITE
Reconocimiento facial en tiempo real por webcam: captura, generación de embeddings y verificación a partir de vectores guardados vía API REST.
KOTLIN · JETPACK COMPOSE · RETROFIT
Aplicación de escritorio moderna con Jetpack Compose for Desktop, que consume un backend REST en Kotlin y Spring Boot.
FLUX.1 · LLAMA GUARD · WORKERS AI · TURNSTILE
Demo de texto a imagen con FLUX.1 [schnell] en Cloudflare Workers AI: Turnstile, un filtro local de términos y Llama Guard 3 moderan cada petición, con límite por IP y un tope diario que protege la cuota gratuita. No se guarda nada.
// 04. CAJA DE HERRAMIENTAS
Tecnologías y prácticas que uso a diario — del backend al modelo de IA en producción.
JavaBACKEND
KotlinBACKEND
Spring BootBACKEND
Node.jsBACKEND
NestJSBACKEND
ExpressBACKEND
PHP/LaravelBACKEND
PythonBACKEND
FlaskBACKEND
FastAPIBACKEND
TypeScriptFRONTEND & MOBILE
JavaScriptFRONTEND & MOBILE
ReactFRONTEND & MOBILEReact NativeFRONTEND & MOBILE
Vue.jsFRONTEND & MOBILE
AngularFRONTEND & MOBILE
HTML & CSSFRONTEND & MOBILE
NLPIA & ML
LLMIA & ML
RAGIA & ML
LangChainIA & ML
TensorFlowIA & ML
Scikit-learnIA & ML
PandasIA & ML
Hugging FaceIA & ML
GitHub CopilotIA & ML
CursorIA & ML
Claude CodeIA & ML
Gemini CLIIA & ML
OpenAI CodexIA & ML
PostgreSQLDATOS
OracleDATOS
MySQLDATOS
MongoDBDATOSSQL ServerDATOS
RedisDATOS
DockerDEVOPS
KubernetesDEVOPS
AWSDEVOPS
KafkaDEVOPS
RabbitMQDEVOPS
CI/CDDEVOPS
GitLabDEVOPS
Clean ArchitecturePRÁCTICASClean CodePRÁCTICAS
TDDPRÁCTICAS
SDDPRÁCTICAS
Pruebas unitariasPRÁCTICAS
Code ReviewPRÁCTICAS
SonarQubePRÁCTICAS
ScrumPRÁCTICAS// 05. FORMACIÓN
Posgrado en Natural Language ProcessingUniversidade Federal de Goiás (UFG) · 2025 — 2026 (en curso)
Posgrado en Machine Learning EngineeringFIAP · 2025 — 2026 (en curso)
Posgrado en Aplicaciones Móviles MultiplataformaDescomplica · 2024 — 2025
Licenciatura en Análisis de SistemasFUCAPI · 2000 — 2010CERTIFICACIONES
Introduction to Node.js — Linux Foundation · Introduction to Cybersecurity — Cisco · Scrum Foundation — Certiprof · Full Cycle: Docker, Kubernetes, GitOps, RabbitMQ · Alura (2022–2026, 746 h): rutas de SQL con Oracle (108 h), Kotlin y Spring Boot (48 h), Machine Learning (44 h), Laravel (40 h), Node.js Serverless en AWS (32 h) y TypeScript (31 h), además de LangChain y RAG, NestJS, React y Next.js, OWASP Top 10, Docker y AWS
IDIOMAS
Portugués — nativo · Español — intermedio (B2) · Inglés — básico (A2), avanzando hacia intermedio (B1)
// 06. CONTACTO
Escríbeme por el canal que prefieras.
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