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Abierto a oportunidades de ingeniería de software y trabajo de producto

Ingeniero de Software que construye sistemas que llegan a producción.

Sistemas backend, aplicaciones en la nube, inteligencia artificial y desarrollo de producto. Creador de productos SaaS y de comercio monetizados, con casi tres años de experiencia evaluando y mejorando soluciones técnicas generadas por IA.

Ver el trabajo seleccionadoTodos los casos de estudio
Enfoque
Construyendo software en producción para SaaS, comercio e IA
Ubicación
Ciudad de Guatemala, Guatemala

Mapa del sistema

Conceptual

UsersClientMobileAPIIdentityInferenceDatastoreEventsPayments
Mapa conceptual del sistema. La arquitectura verificada de cada producto está documentada en su caso de estudio.

Más allá de los prototipos

Software que se lanzó, y que siguió funcionando.

El trabajo seleccionado incluye productos desplegados públicamente, usados en flujos de negocio reales y que generan ingresos.

  • 2

    Productos propios monetizados

    SpendSync y The Rollecito — ambos desplegados públicamente y cobrando a través de Stripe.

  • ~3 años

    Entrenamiento y evaluación de IA

    Revisando trabajo de ingeniería generado por IA en backend, bases de datos, concurrencia y arquitectura.

  • 4 dominios

    Despliegues en producción

    SaaS, comercio, infraestructura en la nube y machine learning — desplegados, no demostrados.

Productos destacados

Dos productos en producción, pagados por quienes los usan.

Ambos están desplegados públicamente, cobran a través de Stripe y los mantiene la persona que los construyó. Cada caso de estudio documenta la arquitectura y las decisiones detrás de ella.

app.spend-sync.com
Página principal de SpendSync en escritorio, con el titular 'Split bills effortlessly with friends' y las acciones Get Started y Learn more.
app.spend-sync.com — página pública de presentación
En vivo · Producto por suscripciónGenera ingresos

SpendSync

SaaS monetizado · Gestión de gastos compartidos

Un SaaS por suscripción para hogares compartidos: cuentas recurrentes, gastos divididos, invitaciones y liquidación, corriendo en producción sobre AWS.

  • Dos sistemas de cobro en paralelo: cuentas de servicios recurrentes y transacciones divididas puntuales
  • Flujo de invitación y respuesta — un participante se agrega a una cuenta solo después de aceptar
  • Pagos por ciclo mensual, liquidación parcial y reapertura de cuentas ya finalizadas
  • Stripe Checkout para la compra de la suscripción más un portal de facturación para autogestionarla

Etapas

  • Idea
  • Construcción
  • Despliegue
  • Operación
  • Monetización
  • React
  • Redux Toolkit
  • Express
  • MySQL
  • Socket.IO
  • Amazon Cognito
  • +2
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app.therollecito.com
Tienda de The Rollecito en escritorio, con el titular 'Freshly Baked Happiness in Every Roll' y las acciones Order Now y View Menu.
app.therollecito.com — tienda para clientes
En vivo · Producto de comercioGenera ingresos

The Rollecito

Producto de comercio que genera ingresos

Una plataforma de pedidos multisucursal para una panadería en operación: catálogo en línea, checkout con Stripe, seguimiento del pedido en vivo y una pantalla de cocina en tiempo real.

  • Catálogo por sucursal: menús, disponibilidad y precios se resuelven por local
  • Productos configurables con grupos de opciones y valores, no SKUs planos
  • Payment intents de Stripe con confirmación por webhook y registro de pagos idempotente
  • Checkout como invitado junto a cuentas autenticadas con Firebase

Etapas

  • Arquitectura
  • Construcción
  • Despliegue
  • Operación
  • Monetización
  • React
  • Node.js
  • Express
  • MySQL
  • Stripe
  • Socket.IO
  • +3
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Trabajo de ingeniería seleccionado

Machine learning, visión por computadora, concurrencia y arquitectura.

Todos los casos de estudio

Proyectos académicos y de estudio, etiquetados como tales. Incluidos por el razonamiento de ingeniería y no por el estado de despliegue — cada uno documenta una decisión que fue genuinamente difícil.

  • Académico · Desplegado en AWS

    Plataforma de clasificación de condiciones médicas

    Machine Learning · Salud · Despliegue en la nube

    Un clasificador Random Forest sobre datos institucionales de salud, servido por una API Flask en AWS, evaluado con honestidad como un problema de ranking top-N y no de respuesta única.

    Decisión clave

    Evaluar como tarea de ranking top-N en vez de clasificación de etiqueta única

    • Arquitectura
    • Construcción
    • Despliegue
    • Python
    • scikit-learn
    • Flask
    • MySQL
    • AWS EC2
    • +2

    Leer el caso de estudio

  • Académico · Prototipo funcional

    Backend de reconocimiento de señas numéricas en tiempo real

    Visión por computadora · Inferencia en tiempo real · Backend

    Un backend modular de visión por computadora que detecta una mano por webcam y clasifica señas numéricas del 1 al 10, estabilizando las predicciones por cuadro con una ventana de moda.

    Decisión clave

    Estabilizar la salida con una ventana de suavizado por moda

    • Construcción
    • Operación
    • Python 3.11
    • OpenCV
    • MediaPipe
    • scikit-learn
    • Flask
    • +1

    Leer el caso de estudio

  • Académico · Implementación de referencia

    Sistema de autenticación seguro

    Full Stack · Seguridad · Identidad

    Un sistema de autenticación full stack con JWT: tokens de acceso de vida corta, tokens de refresco en cookies HttpOnly y protección de rutas por rol en ambos lados de la frontera de confianza.

    Decisión clave

    Mantener el token de acceso en memoria y el de refresco en cookie HttpOnly

    • Arquitectura
    • Construcción
    • TypeScript
    • Node.js
    • Express
    • React
    • Vite
    • +3

    Leer el caso de estudio

  • Estudio de ingeniería

    Refactor de inicialización de base de datos en Rust y Dart FFI

    Ingeniería de sistemas · Rust · Concurrencia

    Un refactor de inicialización que evita que una llamada FFI de Dart cancelada abandone migraciones de SQLite a medio camino y deje bloqueos atrás.

    Decisión clave

    Mover las migraciones a una tarea bloqueante en vez de correrlas en el ejecutor asíncrono

    • Arquitectura
    • Construcción
    • Rust
    • Tokio
    • SQLite
    • Dart FFI

    Leer el caso de estudio

  • Estudio de arquitectura · Sin despliegue comercial

    Arquitectura resiliente para sistema de peaje en el borde

    Edge computing · Sistemas distribuidos · Arquitectura

    Una arquitectura para carriles de peaje que deben decidir en menos de 200 milisegundos y seguir operando cuando el enlace a la nube desaparece.

    Decisión clave

    Hacer al carril autoritativo y tratar a la nube como consumidor

    • Idea
    • Arquitectura
    • .NET Core
    • SQLite
    • MQTT
    • OCR
    • RFID
    • +1

    Leer el caso de estudio

Enfoque

Cómo un sistema pasa de idea a ingreso

Seis etapas, en el orden en que ocurren de verdad. El riel al costado de esta página las va marcando conforme lees.

  1. 01Idea

    Un problema que alguien tiene de verdad, planteado con la precisión suficiente para poder equivocarse.

    Partir del problema operativo, no de la funcionalidad

    El problema de la panadería no era que le faltara una página web: era que los pedidos llegaban como notas escritas a mano y la cocina no tenía cola. Nombrar primero la falla operativa es lo que decide qué sistema construir.

  2. 02Arquitectura

    Decidir dónde viven las decisiones y qué puede dar por hecho cada capa.

    Poner los invariantes en la última capa por la que todos pasan

    Si tres llamadores pueden escribir la misma fila, una regla en uno de ellos aplica para uno de ellos. Las transiciones de estado de un pedido pertenecen a la base de datos; el consentimiento pertenece al esquema. Las reglas que dependen de una convención son reglas hasta que alguien anda con prisa.

  3. 03Construcción

    La implementación, incluidas las partes que solo se vuelven interesantes cuando fallan.

    Delegar lo que es peor equivocarse

    Identidad, manejo de tarjetas y entregabilidad de correo son implacables y no diferencian el producto. Una sola persona saca más provecho integrándolos bien que reimplementándolos de forma apenas aceptable.

  4. 04Despliegue

    Ponerlo frente a la gente, de forma reproducible.

    Volver el despliegue aburrido, y luego ponerle freno

    Builds en contenedor y un pipeline que corre igual siempre, con una aprobación manual delante del sistema que cobra dinero real. La velocidad vale menos que saber exactamente qué está por pasar.

  5. 05Operación

    Lo que pasa el día doscientos, con datos reales y sin supervisión.

    Diseñar para el segundo año

    Pagos tardíos, webhooks duplicados, llamadas canceladas, un ciclo que hay que reabrir. La mayor parte de la ingeniería que importa trata de estados que el camino feliz no contiene.

  6. 06Monetización

    Cobrar por ello, que es la única prueba que dice si valía la pena construirlo.

    El precio es una restricción de diseño

    Decidir qué va en el plan gratuito obliga a responder con claridad qué parte del producto es realmente valiosa, y dónde cuesta dinero operarla. Es una decisión de producto que aterriza directo en el esquema.

Experiencia

Experiencia en ingeniería

Casi tres años leyendo el trabajo de ingeniería de otros con el detalle suficiente para decir exactamente por qué está bien o mal.

Entrenamiento y evaluación técnica de IA

~3 años

Colaboración confidencial

Evaluación de trabajo técnico generado por IA en ingeniería de software, sistemas backend, bases de datos, concurrencia, arquitectura y tareas de implementación avanzadas.

  • Evaluar soluciones de software generadas por IA por su corrección técnica, no solo por su verosimilitud
  • Comparar estrategias de implementación y argumentar por qué una es preferible
  • Identificar soluciones incompletas, inconsistentes o sutilmente erróneas que se leen como convincentes
  • Juzgar la calidad del código y la profundidad de ingeniería más allá de si el código corre
  • Analizar el comportamiento de resolución de problemas a lo largo de un intercambio técnico extendido
  • Escribir retroalimentación técnica detallada que explique el razonamiento, no solo el veredicto

Dominios

  • Rust
  • CUDA
  • Sistemas distribuidos
  • Bases de datos
  • Arquitectura backend
  • Concurrencia
  • Inteligencia artificial

Ingeniero de producto independiente

2025 — presente

SpendSync · The Rollecito

Construcción y operación de dos productos de punta a punta: definición de producto, arquitectura, implementación, despliegue, pagos y operación continua.

  • Llevar todo el camino desde el planteamiento del problema hasta un sistema desplegado que cobra dinero real
  • Diseñar esquemas relacionales y las reglas de autorización que los protegen
  • Integrar proveedores administrados de identidad y pagos en vez de reconstruirlos
  • Aprovisionar y operar infraestructura de producción en AWS
  • Mantener los sistemas después del lanzamiento, incluidas las partes que solo fallan con uso real

Dominios

  • Node.js
  • React
  • MySQL
  • Stripe
  • AWS
  • Docker
  • Tiempo real

Ambos roles se reducen al mismo hábito: separar el trabajo que parece correcto del trabajo que es correcto.

Capacidades

Capacidades técnicas

Agrupadas por para qué se usan. Cada área de abajo aparece en al menos un proyecto de este sitio.

  • Backend y APIs

    Donde vive la mayor parte del trabajo: manejo de peticiones, autorización y las reglas que protegen los datos.

    • Python
    • Flask
    • Node.js
    • Express
    • TypeScript
    • C#
    • .NET Core
    • APIs REST

  • Inteligencia artificial

    Entrenar, evaluar y — con la misma frecuencia — decidir que un modelo no es suficientemente bueno para el problema tal como está planteado.

    • scikit-learn
    • Random Forest
    • Entrenamiento y evaluación de IA
    • Evaluación de modelos
    • Ingeniería de características

  • Visión por computadora

    Pipelines en tiempo real donde el problema de ingeniería es la estabilidad a lo largo de los cuadros, no la precisión en uno solo.

    • OpenCV
    • MediaPipe
    • Inferencia en tiempo real
    • Extracción de landmarks
    • Suavizado de predicciones

  • Nube e infraestructura

    Aprovisionar y operar los entornos donde realmente corren los productos de arriba.

    • AWS EC2
    • AWS RDS
    • Amazon S3
    • Application Load Balancer
    • Route 53
    • ACM
    • Docker
    • Linux

  • Bases de datos

    Modelado relacional, y poner los invariantes en la capa por la que todo llamador tiene que pasar.

    • MySQL
    • PostgreSQL
    • SQLite
    • Modelado relacional
    • Migraciones
    • Diseño de consultas

  • Sistemas y arquitectura

    Concurrencia, transportes de mensajes y decidir dónde va la frontera de decisión de un sistema.

    • Rust
    • Tokio
    • MQTT
    • NATS
    • Sistemas distribuidos
    • Edge computing
    • Arquitectura orientada a eventos
    • FFI
    • Concurrencia

  • Frontend

    Lo suficiente para construir y lanzar las interfaces que estos productos necesitan, en los dispositivos que usan los clientes.

    • React
    • Vite
    • TypeScript
    • Interfaces responsivas

Sobre mí

Ingeniería que sobrevive al lanzamiento.

Ingeniero de Software y egresado de Ciencias y Sistemas de la Universidad de San Carlos de Guatemala. Mi trabajo combina desarrollo de producto, ingeniería backend, infraestructura en la nube, inteligencia artificial, visión por computadora y sistemas distribuidos.

Lo que me interesa es la parte que la mayoría de portafolios se salta: qué hace un sistema en su segundo año, cuando los datos vienen sucios, el webhook de pago llega dos veces y quien lo mantiene es la misma persona que lo escribió. Dos de los productos que están aquí los sigo operando yo — que es una relación muy distinta con tu propio código que lanzarlo y seguir adelante.

Me interesa especialmente construir sistemas confiables que resuelvan problemas operativos reales y que sigan generando valor después del despliegue.

Educación

  • Ingeniería en Ciencias y Sistemas

    Universidad de San Carlos de Guatemala

    Pénsum cerrado

    Título universitario oficial en trámite.

Contacto

¿Tienes un producto, un sistema o un problema de ingeniería que valga la pena resolver?

Abierto a oportunidades de ingeniería de software, colaboraciones técnicas y desarrollo enfocado en producto.

Envía un mensaje y te respondo a la dirección que dejes.

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