Soy estudiante de Ingeniería Civil en Informatica y Telecomunicaciones en la Universidad Diego Portales con fuerte interés en Inteligencia Artificial (ML, RAGs, LLMs), Diseño de Arquitecturas, Desarrollo Web. Me gusta construir proyectos prácticos, especialmente aquellos que mezclan IA aplicada y bases de datos.

Sistema educativo basado en RAG híbrido y grafos de conocimiento que genera respuestas pedagógicamente adaptadas al perfil y nivel del estudiante.

Integra búsqueda semántica, BM25 y navegación de grafos, junto a una arquitectura multi-agente (retrieval, reasoning, reflection). Utiliza SurrealDB como base de datos orientada a grafos y soporta personalización por perfil de aprendizaje.

• Backend: FastAPI
• Base de datos: SurrealDB (Graph + Document)
• LLM Providers: OpenAI / Google / Ollama
• Features: ranking híbrido, perfiles adaptativos, memoria de sesión, sistema de feedback
• Arquitectura: GraphRAG + sistema multi-agente

Proyecto enfocado en IA aplicada, arquitectura y sistemas educativos inteligentes.

Agente de navegación web que interactúa con páginas mediante lenguaje natural, combinando inspección del DOM, ejecución de acciones y razonamiento con LLM.

Permite analizar la estructura de una página, ejecutar acciones dinámicas y mantener contexto conversacional. Diseñado como una extensión modular orientada a agentes autónomos.

• Arquitectura: Agente LLM + motor de acciones
• Frontend: Extensión web
• Features: inspección DOM, ejecución de acciones, flujo agente-herramientas
• Enfoque: automatización web y sistemas basados en agentes

Proyecto orientado a agentes inteligentes y automatización de interacción web.

Asistente conversacional basado en Retrieval-Augmented Generation (RAG) para responder preguntas utilizando información extraída de documentos PDF.

El sistema ingiere archivos PDF, los procesa en chunks, genera embeddings semánticos, almacena los vectores en ChromaDB y utiliza un LLM para generar respuestas apoyadas en el contexto recuperado.

• Stack: Python, LangChain, OpenAI
• Vector DB: ChromaDB
• PDF Processing: PyPDF2, OCR
• Features: búsqueda semántica, citas de fuentes, historial conversacional

Proyecto base para arquitecturas RAG posteriores.

Plataforma móvil y backend basada en microservicios para la gestión de asistencia universitaria mediante códigos QR.

• Backend: Microservicios en Go (Gin, GORM)
• Comunicación: Redis
• Infraestructura: Docker, Traefik
• Frontend: React Native + Expo
• Lenguaje: TypeScript

Destaca diseño de microservicios, backend en Go y desarrollo mobile multiplataforma.

Sistema de recomendación de películas que combina embeddings semánticos y un LLM para generar recomendaciones personalizadas con justificaciones en lenguaje natural.

• Embeddings: OpenAI + Chroma
• Stack: Python
• Features: perfiles de usuario, filtrado de vistas, generación explicativa

Proyecto enfocado en recomendación con interpretabilidad.

Plataforma distribuida para la recolección y análisis en tiempo real de tráfico urbano usando datos públicos de Waze.

• Streaming: Kafka + Redis
• Procesamiento: Apache Pig
• Almacenamiento: MySQL + Elasticsearch
• Visualización: Kibana
• Infraestructura: Docker Compose

Proyecto con énfasis en arquitectura distribuida y procesamiento de datos en tiempo real.

Repositorios con laboratorios y tareas de:

• Inteligencia-Artificial (Jupyter)
• Lab-Cripto (Python)
• Sistemas-Operativos (C++)
• Reconocimiento-de-patrones-en-imagenes (Jupyter)
• Comunicaciones-Digitales (Python)

¡Best!