Data Science & AI
Construir explorando
Estoy desarrollando mis habilidades en Data Science, Machine Learning, AI y Software Engineering, convirtiendo preguntas e ideas en proyectos funcionales.
Me gustan los proyectos que comienzan con una pregunta sencilla y poco a poco se convierten en algo más interesante — ya sea descubriendo patrones inesperados en un conjunto de datos, enseñando a una aplicación a comprender el lenguaje natural o encontrando una mejor forma de interactuar con un modelo.
Este portfolio reúne esos experimentos.
Proyectos destacados
Half Marathon Predictor
¿Puede un modelo de Machine Learning entender a un corredor sin utilizar un formulario tradicional?
Este proyecto comenzó con una idea sencilla: en lugar de pedir al usuario que complete varios campos, permitirle describirse de forma natural.
La parte interesante viene después. Un LLM interpreta la descripción, mientras que un modelo independiente de Machine Learning se encarga de la predicción.
Voice Recall
¿Y si pudieras buscar en tus notas basándote en lo que querías decir, en lugar de utilizar exactamente las mismas palabras?
Voice Recall convierte notas de voz en una base de conocimiento que se puede buscar.
El proyecto explora una forma diferente de interactuar con la información personal: en lugar de recordar la frase exacta que escribiste, puedes buscar la idea que había detrás de ella.
Offer Generator
¿Cómo es una aplicación empresarial pequeña cuando la lógica de negocio se convierte en el centro del diseño?
Offer Generator comenzó con un problema práctico: crear ofertas para clientes debería ser sencillo para el usuario, pero las reglas que hay detrás de esas ofertas deben seguir siendo claras y fiables.
El proyecto se convirtió en una oportunidad para explorar cómo la estructura del software puede reflejar la forma en que funciona un proceso empresarial real.
CVTailor
¿Puede la AI ayudar a adaptar un CV sin dar a un LLM el control total sobre el documento final?
CVTailor explora el límite entre la AI generativa y el software determinista.
La AI ayuda a preparar el contenido, mientras que la aplicación sigue siendo responsable de cómo se construye el documento final.
Más proyectos, más preguntas
Los proyectos destacados muestran hacia dónde me estoy dirigiendo actualmente, pero los proyectos anteriores también forman una parte importante de esta historia.
Análisis de datos
Antes de pedirle a un modelo que encuentre patrones, primero tienes que aprender a encontrarlos por ti mismo.
Los proyectos Titanic e Iris fueron ejercicios para analizar datos desde diferentes perspectivas — plantear preguntas, visualizar relaciones y aprender a convertir observaciones en conclusiones.
Machine Learning
Find Friends explora cómo Machine Learning puede agrupar personas basándose en similitudes que no siempre son evidentes a primera vista.
Fue uno de mis pasos desde el análisis de datos hacia la construcción de modelos capaces de descubrir estructuras dentro de los datos.
AI Engineering
ChatLab explora otro aspecto de las aplicaciones de AI: ¿qué ocurre cuando un modelo de lenguaje se convierte en parte de una aplicación completa y no solo en una ventana de chatbot?
Junto con Half Marathon Predictor, Voice Recall y CVTailor, representa mi creciente interés por construir sistemas útiles alrededor de la AI.
Half Marathon Predictor · Voice Recall · CVTailor · ChatLab
Software Engineering
Offer Generator representa otra parte del mismo camino: aprender que una aplicación funcional es mucho más que un modelo o una interfaz de usuario.
Cómo se organiza el código, dónde viven las reglas de negocio y cómo se prueba el comportamiento pueden ser tan importantes como la propia funcionalidad.
¿Qué conecta estos proyectos?
Los proyectos pueden parecer muy diferentes a primera vista.
Uno trabaja con corredores.
Otro trabaja con notas de voz.
Otro genera ofertas comerciales.
Pero todos vuelven a la misma idea:
tomar algo desordenado o difícil de utilizar y construir un sistema que facilite su comprensión o uso.
Esa es la dirección que quiero seguir explorando — desde el análisis de datos, pasando por Machine Learning y AI, hasta la construcción de aplicaciones completas a su alrededor.