Perfil Profesional
Desarrollador Backend y Web Scraping especializado en el diseño, automatización y arquitectura de tuberías de datos (pipelines) escalables. Con experiencia profesional en el sector Fintech, destaco en la creación de herramientas de extracción de datos mediante Python, integración de APIs REST complejas y procesamiento de grandes volúmenes de trabajo. Experto en modelado de bases de datos SQL Avanzado y análisis sintáctico (parsing) de datos para transformar información masiva en activos comerciales estratégicos, garantizando altos estándares de confiabilidad y ética.
Experiencia Laboral
Desarrollador Backend | Core Bancario
COOPESOL | FINTECH
- ▹ Desarrollé una sólida lógica de transacciones bancarias utilizando modelos relacionales complejos en PostgreSQL, asegurando la integridad total de los datos.
- ▹ Diseñé e integré APIs REST seguras y de alta concurrencia para movimientos contables críticos y seguimiento financiero externo.
- ▹ Implementé consultas de agregación de datos que optimizaron el almacenamiento y la velocidad de respuesta en los estados financieros.
Instructor Técnico de TI
COL. NUESTRA SEÑORA DEL PILAR
Dirigí capacitaciones técnicas de alto nivel enfocadas en lógica algorítmica de programación, control avanzado de estructuras de datos estructuradas y administración de servidores de bases de datos locales.
Proyectos de Ingeniería y Datos
INVORAX ERP | Analítica Inteligente de Datos
Django REST Framework | SQL Avanzado (PostgreSQL) | Multi-tenancy
Una aplicación SaaS multi-inquilino (multi-tenant) diseñada con aislamiento de datos limpio a nivel de base de datos. Construida con scripts personalizados de backend en Python que procesan registros históricos estructurales y una lógica automatizada de evaluación de datos para gestionar la analítica del seguimiento de la cadena de suministro en conglomerados corporativos.
API de Automatización y Extracción de Datos Python / Flask
Motor personalizado desarrollado en Python para el análisis sintáctico automático de estructuras de páginas web. Implementación de rutinas robustas de manejo de errores (`try/except`) para el procesamiento de elementos DOM, mapeo de salidas estructuradas y transmisión vía API.
Núcleo de Pipeline de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) Python / Pandas
Entorno de procesamiento de texto extraído que gestiona la preparación para modelos LLM y la transformación de estructuras de datos de gran volumen mediante Pandas para sanitizar y normalizar conjuntos de datos antes de su encolado en producción.
Microservicio de Alta Concurrencia Node.js + TS
Microservicio asíncrono optimizado para cálculos rápidos de conjuntos de datos y procesamiento de cargas útiles (payloads). Enfocado en la gestión óptima de colas de tareas y un alto rendimiento en operaciones asíncronas pesadas.
Núcleo de Gestión Académica Django / SQL
Motor de manipulación de datos diseñado para actualizaciones masivas en lote (batch) de bases de datos, cálculos estadísticos automatizados y generación dinámica de reportes en tiempo real libres de errores.
Código Fuente e Ingeniería
Explora la arquitectura de estos sistemas en mi GitHub y portafolio personal.