Johan Alexis Rendon Granada

Problema

Reunir datos de catálogos externos, búsqueda web y modelos de lenguaje en reportes estructurados de producto, y poder buscar dentro de ellos viendo de dónde sale cada fragmento.

Lo que hice

• Construí el pipeline del Full Report: 10 lentes de investigación y etiquetado sobre un solo reporte, con exportación a PDF en el servidor.
• Diseñé la búsqueda semántica (RAG): fragmentos con límites tomados del contenido, embeddings locales, recuperación híbrida (densa y léxica) y la procedencia de cada fragmento (producto, categoría, fuente y fecha).
• Implementé el inicio de sesión con cookies httpOnly y protección CSRF, y los roles admin y developer, con una transferencia atómica del rol de admin para que nunca falte un administrador.
• Construí las notificaciones, la administración de roles y la administración de la búsqueda semántica.

Decisión técnica: failover entre proveedores de LLM

Diseñé una capa de enrutamiento entre proveedores de LLM con failover automático y control de concurrencia por proveedor. Además guarda el uso de tokens de cada llamada, con un endpoint y un dashboard de administración.

Resultado

Desplegada y en producción en el entorno privado de la empresa. Se entregó a un equipo interno para su mantenimiento diario.

Stack

• Python
• FastAPI
• PostgreSQL
• pgvector
• React
• TypeScript
• Gemini
• Groq

Problema

Convertir publicaciones sueltas de foros y comunidades en métricas que un equipo pueda consultar: sentimiento, riesgo de abandono (churn), NPS y alertas.

Lo que hice

• Diseñé 11 endpoints REST con FastAPI para listar publicaciones y consultar sus métricas. Los filtros y la paginación se ejecutan en SQL, no en memoria.
• Construí los endpoints de ingesta por producto: buscan, analizan con el LLM y guardan los resultados en PostgreSQL.
• Construí el feed en vivo en React, con paginación, filtros, búsqueda y estadísticas.
• Escribí las pruebas: 25 de backend (pytest) y 29 de frontend (Vitest, React Testing Library y MSW). La infraestructura de pruebas del frontend la armé desde cero.
• Documenté el esquema, la integración del frontend y las pruebas para que el equipo pudiera mantenerlos.

Decisión técnica: salida estructurada de Gemini

Gemini rechazaba los JSON Schema de Pydantic con referencias ($ref, $defs), uniones (anyOf) y constantes (const), y las respuestas no eran JSON válido. Escribí un resolver que aplana el esquema a un formato que el modelo acepta.

Resultado

54 pruebas aprobadas (25 de backend y 29 de frontend) y documentación del esquema, de la integración y de las pruebas.

Stack

• Python
• FastAPI
• PostgreSQL
• SQLAlchemy
• Pydantic
• Gemini
• React
• TypeScript

Problema

El área de gestión documental del SENA necesitaba archivar documentos como en un drive y gestionar PQRSD (peticiones, quejas, reclamos, sugerencias y denuncias), conforme a la Ley General de Archivos de Colombia.

Lo que hice

• Hice QA full stack: probé el frontend y el backend.
• Creé las maquetas y diseñé varias interfaces en React.
• Lideré la suite de pruebas: PHPUnit en el backend y Vitest en el frontend.
• Desplegué el sistema a producción en DigitalOcean, en contenedores con Dokploy.

Reto: requisitos poco claros al comienzo

Un error de comunicación con el cliente duplicó trabajo: se construyeron funciones para metodologías que el cliente no quería. El equipo hizo una reunión de aclaración y corregir tomó un par de días. Desde entonces hacemos preguntas constantes al cliente y documentamos cada acuerdo por escrito.

Resultado

En producción, con unos 60 usuarios reales. Equipo de 9 personas.

Stack

• Laravel
• React
• MySQL
• PHPUnit
• Vitest
• DigitalOcean
• Dokploy