Bridging the gap between Academic Theory and Enterprise-Grade Solutions.
Actualmente cursando el 7.º Ciclo de Ingeniería de Computación y Sistemas en la USMP. Mi enfoque ha evolucionado de la escritura de código funcional al diseño de sistemas distribuidos y arquitecturas escalables.
A diferencia del estudiante promedio, utilizo mis proyectos académicos como laboratorios de I+D (Investigación y Desarrollo), aplicando rigurosamente patrones de diseño (DDD, CQRS) y principios SOLID. Mi objetivo no es solo que el software compile, sino que sea mantenible, escalable y eficiente en costos (Cloud FinOps).
- Enfoque Actual: Profundizando en Arquitectura de Software e Inteligencia Artificial.
- Capacidad Técnica: Lectura fluida de documentación técnica compleja (Microsoft Learn, AWS Whitepapers) e implementación de estándares de industria.
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A[Foundations] -->|C# & .NET 8| B(Clean Architecture)
B -->|DDD & Patterns| C{Scalable Systems}
C -->|Azure & Docker| D[Enterprise SaaS]
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Me especializo en el ecosistema Microsoft, complementado con herramientas modernas de contenedorización y frontend.
Vinculando la malla curricular con implementaciones reales en GitHub:
- Software Architecture: Aplicación de Clean Architecture y desacoplamiento de dependencias en sistemas .NET.
- Artificial Intelligence: Integración de modelos de visión computacional y RAG (Retrieval-Augmented Generation) con backends robustos.
- Financial Management: Análisis de costos en Azure y optimización de recursos (preparación para entornos SaaS reales).
Event-Driven Microservices orchestrated with .NET Aspire. Sistema de logística post-compra (Inventario, Pagos, Envíos) diseñado con .NET Aspire para orquestación local y Azure Container Apps para despliegue.
- Tech: .NET Aspire, YARP, RabbitMQ (MassTransit), Redis, OpenTelemetry.
- Key Achievement: Implementación del patrón Transactional Outbox para garantizar consistencia eventual y desacoplamiento total entre servicios ante fallos.
RAG-powered Developer Assistant using Semantic Kernel. Tutor inteligente de documentación técnica que utiliza arquitectura híbrida (.NET + Python) para permitir a desarrolladores "chatear" con documentación de librerías.
- Tech: .NET 8, Semantic Kernel, Python (LangChain), Qdrant (Vector DB).
- Key Achievement: Desarrollo de un pipeline de RAG Agéntico capaz de consultar APIs externas (GitHub) para enriquecer las respuestas generadas con código real.
⚡ Fun Fact: Main Nautilus en LoL. En la Grieta protejo a mi equipo con el mismo celo que protejo la integridad de mis APIs.
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