Estudiante de Ingeniería de Sistemas (UPC, Lima, Perú) y co-fundador de Manto, una agencia de automatización con IA y desarrollo web para pymes. Me gusta construir cosas que trabajan solas: pipelines de datos, bots y automatizaciones que corren mientras duermo.
Python · SQL · DuckDB · pandas · scikit-learn · FastAPI · Streamlit · n8n · Supabase · Docker · GitHub Actions · JavaScript
Los tres primeros cuentan una sola historia: encontré un problema en cómo el Estado publica sus datos, construí el almacén que lo corrige, el modelo que anticipa el riesgo y el asistente que hace la información accesible.
| Proyecto | Qué hace |
|---|---|
| compras-peru | Analítica de las compras públicas del Perú: 303 465 contratos en un star schema sobre DuckDB, 35 reglas de calidad de datos y un tablero de riesgo. Un test de unicidad de grano reveló que el portal del Estado publica una fila por modificación y no por contrato: sumar sin corregirlo infla el gasto 2,7x. Ver el reporte → |
| riesgo-contratos | Machine learning sin fuga temporal: predice qué contratos terminarán modificados usando solo lo que se sabe el día de la firma. Partición temporal estricta y comparación contra baselines. De los 100 contratos que marca, 59 se modificaron (3,3x mejor que al azar). Ver los resultados → |
| tramites-rag | RAG con evaluación medida: asistente sobre 116 fichas de trámites de gob.pe que responde citando la ficha oficial. Lo que casi nadie muestra: 50 preguntas con respuesta conocida que miden si el sistema realmente encuentra la información. Diagnosticar los fallos subió el recall@5 de 0,62 a 0,68. |
| flujo | Motor de workflows construido desde cero (un mini-n8n): pipelines en YAML con DAG, reintentos con backoff, plantillas, condiciones seguras sin eval y pasos de IA. Código de infraestructura, no solo de aplicación. |
| factura-ai | Procesamiento inteligente de facturas (IDP): extracción con IA + validación de negocio real (RUC con dígito verificador, IGV 18%) + decisión automática con human-in-the-loop. La IA con guardrails de producción. |
| macro-peru-analytics | Data analytics de punta a punta: 26 años de datos macro del BCRP → SQLite → consultas SQL (window functions, CTEs) → notebook con hallazgos. ¿Sabías que el sol vale más hoy que en el 2000? |
Todos con CI (lint + tests en cada push) y funcionando en producción real. También mantengo pen-radar (pipeline del dólar que se actualiza solo), lead-bot (API que captura leads y responde con IA) y csv-cleaner (CLI que limpia CSVs sucios con reporte auditable).
Automatizaciones con n8n, chatbots de WhatsApp y webs para pymes peruanas. Si tienes un proceso repetitivo, probablemente se puede automatizar.