Weather-Mood-Sentiment-NLP-Analysis
Sistema integral para análisis de contenido sobre cambio climático en Reddit.

• Implementación de análisis multi-método combinando VADER (enfoque léxico) y modelos transformer (contextual)
• Clustering semántico con SentenceTransformers y modelado de tópicos mediante LDA
• Reconocimiento de entidades nombradas para identificar actores relevantes en el discurso climático
• Tecnologías: Python, PySpark, HuggingFace, NLTK, spaCy, scikit-learn

Harry-Potter-Adventure-AI
Prototipo de investigación en IA narrativa y sistemas conversacionales usando el universo de Harry Potter.

• Implementación de sistemas de memoria contextual para mantener coherencia narrativa
• Análisis semántico para extracción de atributos y modelado de personalidad
• Arquitectura modular para gestión de estado del mundo ficticio
• Tecnologías: Python, LLMs, Procesamiento de Lenguaje Natural, Sistemas Conversacionales

Crypto-ML-Predictor
Sistema de trading algorítmico para criptomonedas basado en machine learning.

• Implementación de modelo XGBoost optimizado con Optuna para clasificación de señales (Comprar/Vender/Mantener)
• Precisión: 74% en predicciones, ROC AUC: ~0.88
• Pipeline completo: extracción de datos desde APIs, procesamiento con 15+ indicadores técnicos, balanceo con SMOTE
• Tecnologías: Python, XGBoost, scikit-learn, Pandas, NumPy, Optuna

Diseño e implementación de un anemómetro ultrasónico del tipo IoT de bajo costo relativo | 2022-2024 Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción

Análisis, diseño, implementación y evaluación experimental de un anemómetro ultrasónico bidimensional utilizando técnicas de tiempo de vuelo. Sistema de bajo coste relativo, autónomo de energía y del tipo IoT (Internet of Things), con la capacidad de transmitir las mediciones y registrarlas en la nube.

• Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
• Sistemas conversacionales e IA narrativa
• Análisis predictivo y series temporales
• Electrónica aplicada y soluciones IoT
• Procesamiento digital de señales

Miembro del Grupo de Investigación (DEI) | 2022-2024
Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción

• Desarrollo de instrumentación meteorológica de precisión y bajo costo
• Diseño de algoritmos para procesamiento digital de señales ultrasónicas
• Implementación de sistemas IoT autónomos energéticamente

Lenguajes: Python, R, SQL, MATLAB, C/C++

ML/Data: TensorFlow, scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, Apache Spark

IoT/Embebidos: ESP8266, TIVA, PsoC

Herramientas: Docker, Git, Power BI, Knime, Airflow, LaTeX

Ingeniería en Electrónica | 2022-2024
Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción

Licenciatura en Electrónica | 2016-2022
Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción

LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents - Udemy, 2025
TensorFlow for Deep Learning Bootcamp - Udemy, 2025
Machine Learning de A a la Z: R y Python - Udemy, 2024
Master in SQL Server: Professional Level - Udemy, 2024
Exploratory Data Analysis for ML - IBM, 2022
Supervised Machine Learning: Regression - IBM, 2022

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