Siete años publicando apps móviles en producción. Ahora construyo productos que piensan, con ML, LLMs y el instinto de lanzar que solo da hacerlo de verdad._
Aplicación web con LLMs multi-agente que ayuda a recién llegados a encontrar el barrio ideal en Sídney. Combina sentimiento de Reddit, datos de criminalidad, puntajes de transporte y OpenStreetMap en un asistente conversacional. Ganó el premio al Mejor Proyecto de IA con LLM en UTS 2026.
Narrativa de datos interactiva que examina la creciente tensión entre la asequibilidad de la vivienda y el acceso al transporte público en las 8 capitales australianas entre 2020 y 2025. Construida para responsables de políticas públicas con datos reales del ABS y BITRE.
Proyecto de análisis de texto y narrativa de datos que aplica modelado de tópicos y análisis de sentimiento a 295 presentaciones públicas a la consulta federal australiana de 2025. Calificado con H y 90/100.
Sistema de descripción de imágenes en PyTorch entrenado con el dataset VizWiz (7.750 imágenes tomadas por personas ciegas). Se diseñaron y compararon dos arquitecturas: MobileNetV3 + LSTM como línea base y GoogLeNet + LSTM con atención de Luong.
Estudio comparativo de estrategias de transfer learning con CNNs en clasificación de imágenes de comida de 101 clases. Abarcó entrenamiento con backbone congelado y fine-tuning progresivo capa a capa con GoogLeNet, MobileNetV3 y ResNet50.
Implementación de forward pass y backpropagación usando solo NumPy, seguida del entrenamiento de una red neuronal personalizada en el dataset japonés MNIST (70.000 imágenes de Hiragana, 10 clases), logrando más del 91% de precisión con PyTorch.
Producto de datos ML de extremo a extremo que predice el precio máximo del día siguiente para Bitcoin, Ethereum, XRP y Solana. Responsable individual del modelo LSTM de Ethereum y del pipeline de datos de CoinGecko. Servido vía FastAPI y visualizado en Streamlit.
Servicio de machine learning que predice lluvia en 7 días (clasificación binaria) y precipitación acumulada en 3 días (regresión) para Sídney, usando datos históricos de Open-Meteo. Desplegado como API REST containerizada en Render con Docker.
Plataforma geoespacial interactiva desarrollada para la Secretaría de Agricultura de Honduras, que da acceso a mapas y datos sobre la producción del sector agroalimentario en todo el país. Construida de punta a punta, del backend al frontend.
Lideré la reconstrucción completa de la aplicación iOS de Ryte en Swift 5, logrando una reducción del 90% en errores reportados por clientes y una mejora del 40% en rendimiento. Incluye un rediseño completo de UX e integración de funciones en tiempo real.
Aplicación iOS construida desde cero en Swift 5, del diseño en Sketch al lanzamiento en la App Store. Usada por más de 20 clientes empresariales para capacitar a empleados en prácticas de seguridad y protección.
Framework de UI en Swift de código abierto publicado en CocoaPods, que ofrece una alternativa personalizable a UIAlertController para mostrar mensajes y alertas personalizadas en aplicaciones iOS.
Abierto a roles de ingeniería de IA y full-stack donde el instinto de producción importa. Remoto, híbrido o presencial en Sídney.
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