Proyectos

Proyecto web interactivo diseñado para demostrar el desarrollo de aplicaciones dinámicas de alto rendimiento en el cliente, sincronización de estado en tiempo real y prácticas modernas de despliegue continuo (CI/CD).

Características Técnicas:

Autenticación de Usuarios: Integración de inicio de sesión seguro (OAuth 2.0) mediante Google Auth, persistiendo la sesión del usuario y vinculando su estado a la base de datos.

Sincronización de Datos en Vivo: Uso de eventos de escucha en tiempo real (web sockets/long-polling) para actualizar preguntas, respuestas y la tabla de posiciones al instante sin recargar la página.

Gestión de Entornos y Seguridad: Implementación de variables de entorno inyectadas en la fase de compilación para proteger datos sensibles y prevenir alertas de exposición de código en repositorios.

Despliegue Continuo (CI/CD): Automatización del flujo de entrega desde GitHub mediante GitHub Actions hacia la infraestructura global de servidores (CDN).

Tech Stack & Herramientas:

Frontend: JavaScript Vanilla (ES6+ Modules), HTML5, Tailwind CSS.

Backend & Cloud (BaaS): Firebase Authentication, Cloud Firestore (NoSQL), Firebase Hosting.

DevOps & Herramientas: Git, GitHub Actions (CI/CD), PostCSS / Tailwind CLI.

1. Capa de Ingesta (El "Scraper")
Aquí es donde comienza la recolección de datos crudos. Es un proceso que corre de forma periódica. Recorre portales de noticias, lee el código HTML y guarda los títulos en Big Query.

Tecnologías: GCP, Python, Docker, Playwright , BigQuery.

2. Capa de Inteligencia (El "Procesador IA")
Aquí es donde el dato crudo se convierte en información estructurada. Un script toma los títulos sin procesar y se los envía a un modelo de lenguaje (Gemini 2.5 flash) con un prompt específico. El modelo devuelve el nombre normalizado del personaje principal de la noticia.
Tecnologías: GCP, Python, Docker, Pandas, Gemini, BigQuery.

3. Capa de Persistencia (La "Base Analítica")
La informacion procesada se guarda en otra tabla Bigquery para su posterior analisis.

4. Capa de Presentación
Utilizo como base mi CV digital hecho en Django para desplegar la información de BigQuery y mostrar los datos procesados mediante D3.js una librería de javascript para visualización de datos.
Tecnologías: GCP, Python, Django, Docker, D3.js, BigQuery.

Migración a Google Cloud de mi página personal. Dockerización del proyecto y mejoras en la estructura. Uso de Supabase para base de datos y hosting de media files.

Prototipo de un matamarcianos 3D, programado en Unity (C#). Todos los modelos 3d creados por mi en Blender.

Aplicación Web, para mantener al día mi CV y Proyectos personales. Hecha con Python, Django, Boostrap, CSS3, HTML5 y Javascript. Sus fuentes se encuentran en Github y es alojada por PythonAnywere.

Prototipo de juego matamarcianos en Unity 2D, 3 powerups(escudos, velocidad, disparo rápido), 2 tipos de enemigos(naves enemigas y asteroides) y un jefe final.