Un poco de mí
Sobre mí
Soy un desarrollador de 22 años, de España, con formación en Desarrollo de Aplicaciones Web y un máster en Inteligencia Artificial y Big Data.
Me apasiona construir soluciones reales, entender cómo funcionan los sistemas desde dentro y aprender constantemente a través de la práctica.
El origen del homelab
La idea del homelab nació durante el primer año de DAW, a raíz de mi interés por crear páginas web y desplegar mis propios proyectos.
En el proceso empecé a aprender Linux, servidores y, sobre todo, Docker, que terminó convirtiéndose en la base tecnológica de todo el homelab.
Con el tiempo, la infraestructura fue creciendo y evolucionando junto con mis conocimientos, hasta convertirse en el entorno que utilizo hoy para aprender, experimentar y desplegar servicios reales.
Perfil técnico
Lenguajes de programacion
Trabajo principalmente con Python y Java para el desarrollo backend. Python es también la herramienta principal que utilizo en proyectos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, análisis de datos y Business Intelligence, mientras que Java lo empleo en aplicaciones backend más estructuradas y orientadas a servicios.
En el ámbito frontend, utilizo Angular para la creación de interfaces web dinámicas y mantenibles, integradas con APIs y servicios backend.
Tecnologia de despliegue
A nivel de sistemas e infraestructura, trabajo habitualmente en entornos Linux y utilizo Docker como pilar fundamental para el despliegue, la gestión y el aislamiento de servicios. La contenedorización es la base de mi homelab y de la mayoría de proyectos que desarrollo y mantengo.
Otras herramientas y metodologías
Git para el control de versiones y la gestión de proyectos, trabajando con flujos básicos de ramas y colaboración.
Conocimientos de metodologías de diseño de software, aplicando buenas prácticas de organización del código, modularidad y mantenimiento, sin un enfoque puramente teórico.
Experiencia profesional
Desarrollo de una aplicación web orientada a la gestión, configuración y monitorización de sistemas embebidos personalizados, enfocada a mejorar la eficiencia operativa y la usabilidad para el usuario final.
Participación en el diseño de la arquitectura backend y frontend, así como en la integración con dispositivos hardware y servicios internos.
Análisis y tratamiento de datos en el sector de la automoción, con especial foco en la visualización de información, la toma de decisiones y la mejora de procesos.
Diseño y desarrollo de cuadros de mando y paneles de Business Intelligence, optimizando indicadores clave (KPIs) para herramientas internas y departamentos técnicos.
Participación en iniciativas de Machine Learning, aplicando modelos de análisis predictivo y exploratorio para la obtención de insights.