// MLOps & Backend Engineer
Estudiante avanzado de Ingeniería en Sistemas en UTN, enfocado en MLOps, desarrollo backend y sistemas de machine learning en producción. Construyo APIs para servir modelos, pipelines de datos, tracking de experimentos, monitoreo, detección de drift e infraestructura cloud-native.
Soy estudiante avanzado de Ingeniería en Sistemas en UTN, enfocado en construir sistemas de machine learning orientados a producción, APIs backend, pipelines de datos e infraestructura cloud-native. Mi objetivo profesional es crecer como MLOps Engineer, aunque también me interesan roles como ML Engineer, DevOps, Backend Engineer o Data Engineer.
tecnologias.config
SQL
Django REST Framework
TimescaleDB
XGBoost
Drift Detection
Event-Driven ArchitectureData Pipelines
CI/CD
MonitoringMetrics
Unit TestingIntegration Testing
Claude CodeOpenCodeUna seleccion de los proyectos en los que he trabajado.
Plataforma web universitaria que centraliza la gestión académica: administra facultades, carreras y materias; gestiona inscripciones, carga de calificaciones y manejo de roles (admin, profesor, estudiante). Arquitectura basada en capas con service layer pattern, testing automatizado y despliegue containerizado.
Plataforma MLOps de mantenimiento predictivo industrial. Integra entrenamiento de modelos XGBoost, API para servir predicciones, monitoreo con Prometheus y Grafana, detección de drift, orquestación con Prefect, tracking con MLflow y despliegue en AWS ECS. Todo containerizado con Docker.
Sistema de detección de fraude en tiempo real con arquitectura orientada a eventos. Procesa streams con Kafka, realiza feature engineering, tracking de experimentos con MLflow, detección de drift con Evidently, caché con Redis, almacenamiento temporal con TimescaleDB y orquestación con Airflow. Monitoreo completo con Prometheus y Grafana.
No dudes en escribirme.
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// abierto a oportunidades
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