DATA / ML PORTFOLIO
Portafolio de Datos/ML: modelos, software y sistemas conectados con trazabilidad, límites explícitos y evidencia revisable.
SELECTED WORK / PROVENANCE
Cada tarjeta separa problema, rol y evidencia.
Modelado y evaluación
Pipeline de búsqueda y regresión para explorar estimaciones bajo incertidumbre sin convertir una simulación en una promesa de viabilidad.
Sistema de alertas tempranas
Arquitectura de referencia para ingestión, reglas, pruebas y observabilidad con datos simulados y límites declarados.
Desarrollo IoT y flujo de datos
ESP32, LoRa, sensores de suelo e interpolación espacial para conectar medición de campo con decisiones de riego.
Diseño ambiental
Caso complementario de colaboración: se muestran artefactos propios y decisiones verificables sin atribuir el sistema completo a una sola persona.
CASE STUDY / 01
Una exploración académica de búsqueda y regresión: el valor está en hacer visible el pipeline, la evaluación y lo que el modelo no puede afirmar.
VERIFICATION MATRIX
Cada afirmación debe tener un artefacto y un límite.
Esta matriz indica qué comprobar en los repositorios; no certifica resultados que aún no se hayan auditado.
PROFILE / PROOF-LINKED SKILLS
Perfil orientado a Datos/ML con proyectos de desarrollo reproducible, sistemas de datos e IoT. Trabajo con alcance explícito, documentación y colaboración interdisciplinaria.
Data/ML portfolio focused on reproducible, evidence-led systems across software and connected devices.
CONTACT / PRIVATE BY DEFAULT
El portafolio inicia sin analítica ni rastreo. Los enlaces externos están identificados y cada caso declara sus límites.