TSU en Inteligencia Artificial. Desarrollo APIs de alto rendimiento y servidores escalables con Rust, Python y Node.js. Integro modelos de IA en arquitecturas eficientes para procesamiento en tiempo real.
Estudiante de TSU en Inteligencia Artificial. Me especializo en el desarrollo backend de alto rendimiento y la integración de modelos de IA en arquitecturas eficientes para procesamiento de datos y flujos de trabajo en tiempo real.
Tengo experiencia en la optimización de sistemas en hardware limitado (Raspberry Pi, ESP32) y despliegue de soluciones distribuidas. Trabajo con reconocimiento facial, procesamiento de tensores y modelos ONNX para crear sistemas inteligentes que funcionan en el mundo real.
Diseñé una arquitectura distribuida para el procesamiento de más de 50,000 tensores de reconocimiento facial en tiempo real. Implementé un orquestador en Node.js y backend en Rust/Python para garantizar latencias mínimas. Optimicé modelos para hardware limitado mediante ONNX y gestioné recursos de GPUs RTX 2050/3060.
Desarrollé una solución de seguridad física con integración de servidor para procesamiento de reconocimiento facial en tiempo real. Implementé el flujo de comunicación entre hardware de captura y servicios de validación centralizados, asegurando la integridad de los datos.
Desarrollé la base de comunicación y protocolos para un sistema de mensajería escalable de alta concurrencia. Gestioné la persistencia de datos y el intercambio eficiente de mensajes para optimizar la carga del servidor.
Arquitectura distribuida para procesamiento de +50,000 tensores de reconocimiento facial en tiempo real. Orquestador en Node.js, backend en Rust/Python, modelos optimizados con ONNX (MobileFaceNet, InsightFace, MTCNN) para GPUs RTX 2050/3060.
Sistema de seguridad física con reconocimiento facial en tiempo real. Comunicación entre hardware de captura y servicios de validación centralizados. Integración de Raspberry Pi con servidor para procesamiento biométrico.
Infraestructura de comunicación con protocolos para mensajería de alta concurrencia. Persistencia de datos, intercambio eficiente de mensajes y optimización de carga del servidor para escalar horizontalmente.
Implementación desde cero del algoritmo de regresión lineal por mínimos cuadrados. Cálculo de pendiente (m), intercepto (b), ecuación de la recta y predicciones. Pipeline de datos multi-fuente con Pandas y OpenPyXL.
APIs escalables con Rust, Python (FastAPI) y Node.js (Fastify/Express). Arquitecturas distribuidas con latencias mínimas.
Integración de modelos ONNX (MobileFaceNet, InsightFace, MTCNN). Reconocimiento facial y procesamiento de tensores en tiempo real.
Optimización para Raspberry Pi y ESP32. Electrónica de potencia, control térmico y despliegue de soluciones en hardware limitado.
Abierto a colaboraciones y oportunidades en backend de alto rendimiento, IA, visión artificial y sistemas embebidos.