Hola

Empezó como el motor de outbound, con agentes de navegador buscando prospectos y redactando los DMs. Terminó en otro lugar: los datos de campañas de Meta y TikTok unificados en un solo esquema de métricas, un motor de reglas que responde escalar, pausar o archivar con una razón, y un agente de Slack que los media buyers manejan en lenguaje natural sobre 165 herramientas. El último producto generaba los anuncios y luego los desarmaba en capas editables sobre workers con GPU.

Una app en React Native y Expo para compradores y un panel en Next.js para comerciantes, sobre servicios en NestJS con Prisma y Postgres. Lancé los dos lados.

Los despliegues eran manuales cuando llegué. Llevé el pipeline a Azure y construí el CI/CD que publicaba solo en el servidor de cada cliente. Fui responsable de un servicio de reportes en Python y Flask que ejecutaba consultas programadas sobre las bases de datos de los clientes, y construí los tableros en Power BI que usaban para seguir headcount, rotación y costo de nómina, reemplazando reportes que se armaban a mano.

Arranca con los datos que no caben en una tabla, semiestructurados, geolocalizados, de alta velocidad, multimedia, y pregunta cuánto valen para quien los tiene. La mayor parte del tiempo se va en gobierno, seguridad y calidad del dato, porque es sobre eso que se sostiene cualquier decisión que se tome encima. Los cursos fueron desde ciencia de datos aplicada y machine learning hasta sistemas de recomendación, ingeniería del conocimiento y privacidad.

Matemáticas por el lado formal, Administración por el lado de negocio. Las dos se cursaron en paralelo a la carrera y se cerraron antes del grado.

Sistemas, algoritmos y ML aplicado. Por el camino, proyectos propios en Python, TypeScript, Java y Swift.