Ingeniera civil convertida en desarrolladora Full Stack. Construyo aplicaciones web eficientes, automatizo procesos con datos e integro IA en productos digitales que generan impacto real. Bilingüe — inglés y español.
Soluciones construidas en la intersección del análisis de datos, el desarrollo de software y el pensamiento de producto.
Next.js · Strapi CMS · Docker · AI
Arquitecté y desplegué la plataforma corporativa principal de GPS Control usando Next.js con las mejores prácticas en SEO, accesibilidad (a11y) y rendimiento. Incluye un CMS Strapi dockerizado integrado al frontend para gestión dinámica de contenido.
LLM · Monitoreo de flota · Insights
Integración de analítica con IA en una plataforma de monitoreo de flota. Utiliza modelos LLM y procesamiento MSP para analizar datos operacionales y generar insights accionables automáticos en lenguaje natural.
React · FastAPI · MongoDB · Vercel
Serie de aplicaciones web responsivas para clientes remotos. Frontend en React, backend en FastAPI o Node.js, base de datos MongoDB, deploy en Render y Vercel. Trabajo directo con clientes para traducir requisitos de negocio en producto.
Reducción del 80% en tiempo de procesamiento
Herramientas de automatización de análisis de datos para ingeniería de costos: limpieza de datos de construcción, ETL, reportes automáticos con Python y Excel avanzado (Office Scripts). Resultado real: 80% menos tiempo de procesamiento.
React · Node.js · MongoDB
Tablero Kanban para gestión de procesos empresariales. Equipos pueden organizar flujos de trabajo, asignar responsabilidades y monitorear avance en tiempo real con una interfaz limpia y responsiva.
Soy Ingeniera Civil de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, con una transición intencional hacia el desarrollo de software. Esa base técnica me enseñó a descomponer sistemas complejos antes de construirlos — un hábito que traigo a cada proyecto de código.
Actualmente trabajo como Full Stack Developer en GPS Control, donde arquitecté la plataforma corporativa principal en Next.js, integré un CMS con Strapi y Docker, e implementé analítica con modelos de IA (LLM + MSP) en una plataforma de monitoreo de flota para generar insights en lenguaje natural.
Antes de eso, automaticé procesos de datos en ingeniería de costos, reduciendo un 80% el tiempo de procesamiento con Excel avanzado, Office Scripts y ETL. Escribo código limpio, mantenible, con foco en rendimiento, accesibilidad y SEO.
Disponible para
Formación en Ingeniería Civil (ESCJ) con experiencia en análisis estructural, costos y gestión de proyectos.
ETL, limpieza de datos, automatización con Excel y Office Scripts, análisis con Pandas. Reducción del 80% en tiempo de procesamiento en proyectos reales.
React, Next.js, FastAPI, Node.js, MongoDB. Desde APIs REST hasta plataformas corporativas con CMS, Docker y SEO.
Integración de modelos LLM en plataformas de monitoreo de flota para generar insights accionables en lenguaje natural.
Herramientas y tecnologías que uso para construir productos completos, desde el análisis de datos hasta el despliegue en producción.
Reflexiones cortas sobre desarrollo, datos y producto. Bilingüe — inglés y español.
Los modelos de ML tradicionales necesitan muchos datos y tuning. TabPFN es un transformer que aprende in-context y supera a XGBoost en datasets pequeños sin configuración. Probé esto con un dataset de < 1k filas y los resultados fueron sorprendentes.
ESCivil engineers are trained to model systems before building them. That habit — drawing the full system before writing a single line of code — has become my biggest advantage in product development. Don't start coding, start mapping.
ENSi ya dominas Excel a nivel de Power Query y VBA, aprender Pandas es más fácil de lo que crees. La lógica es la misma: filtrar, transformar, agrupar. El cambio real es que con Python puedes automatizarlo todo con una sola línea.
ESConnecting an LLM to a dataset sounds simple until you realize the real challenge isn't the model — it's the context window, the data schema, and user intent. The best results came from structured prompting with metadata injection.
ENCuando le dije a la gente que iba a cambiar de carrera pensaron que estaba tirando todo a la basura. En realidad, estaba aplicando exactamente las mismas habilidades en un dominio diferente: análisis, sistemas, diseño de soluciones.
ESEvery modern data tool builds on top of SQL. Pandas, Spark, dbt — they all have SQL under the hood. Junior devs who skip SQL fundamentals always hit a wall. Learn it deeply and everything else becomes easier.
ENEstoy disponible para proyectos remotos internacionales, colaboraciones con startups tecnológicas y roles en equipos de datos y producto. Si tienes un problema interesante que resolver, hablemos.