Inteligencia artificial y machine learning aplicado

En mi resumen profesional de LinkedIn detallo experiencia en IA y análisis de datos con modelos no supervisados como DBSCAN, KMeans, Isolation Forest y CBLOF orientados a mantenimiento predictivo. Esos algoritmos permiten detectar anomalías y agrupar patrones en datos industriales sin depender siempre de etiquetas supervisadas — un enfoque útil cuando los fallos son raros pero costosos.

Entre marzo y agosto de 2025 participé en el AI Engineer Training Venture Studio Program, primero en Modin.ai (marzo-agosto, 5 meses) y en Teilur.ai (marzo-junio, 3 meses), ambos en Claymont, Delaware. En esos programas desarrollé MVPs impulsados por IA con herramientas de vanguardia en entornos ágiles, estratégicos y de alto rendimiento para transformar ideas en productos disruptivos y escalables.

Mi formación académica en Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones (Universidad Católica de Pereira, 2021-2025) incluyó el semillero de investigación Industria 4.0 línea Testing Automatizado (2024), que conecta calidad de software con sistemas inteligentes. Las skills de LinkedIn refuerzan el perfil: Machine learning, TensorFlow, Aprendizaje no supervisado, Analítica predictiva, AI Engineer y Python.

También sigo la conversación de la comunidad tech en LinkedIn — por ejemplo publicaciones sobre aprendizaje continuo de colegas como María Camila Alzate Calzada y trayectorias de programación desde la adolescencia de José Alexander Suaza Montes — como contexto de una red profesional donde la IA se discute con honestidad sobre esfuerzo y práctica, no solo talento innato.

ChatBot-MentalHealth (octubre 2024 – presente) es una aplicación diseñada para brindar apoyo en salud mental mediante un chatbot interactivo. Utiliza procesamiento de lenguaje natural para responder preguntas y ofrecer orientación, con stack Python, IA y Flask según el repositorio en GitHub (Nico2603/ChatBot-MentalHealth). Es el ejemplo concreto de cómo integro NLP en un producto con propósito social.

PdM-Manager es un sistema avanzado de gestión para mantenimiento predictivo que optimiza recursos industriales y previene fallos técnicos. Combina React en frontend, Node.js en backend y modelos ML — coherente con los algoritmos no supervisados que describo en mi perfil. El repositorio (Nico2603/PdM-Manager) documenta el enfoque full-stack que aplico cuando la IA debe ser consumible en dashboards y APIs, no solo en notebooks.

En el ámbito académico-investigativo, obtuve certificación de estancia en el XXIX Verano de la Investigación Científica y Tecnológica del Pacífico (Universidad Autónoma de Nayarit, agosto 2024) y reconocimiento por destacada participación en el mismo evento. Esas credenciales avalan trabajo colaborativo en machine learning y mantenimiento predictivo en contexto internacional.

Más allá del código, lideré una iniciativa comunitaria documentada en LinkedIn que asistió a más de 500 familias y entregó 170 kits educativos en el barrio Futuro Bajo. Tecnología e impacto social no son opuestos: un chatbot de salud mental o un modelo predictivo industrial comparten la misma pregunta — ¿cómo usar datos e IA para mejorar vidas reales?

La IA útil no termina en un notebook. En PdM-Manager el modelo alimenta visualizaciones y decisiones operativas; en ChatBot-MentalHealth el procesamiento de lenguaje se expone vía Flask para usuarios finales. Esa integración — Pandas y NumPy para pipelines, Scikit-learn o TensorFlow para entrenamiento, APIs para serving — es el patrón que repito en proyectos colaborativos y profesionales.

Tengo perfil en Hugging Face (Flackoooo) y experiencia con modelos preentrenados, OpenCV para visión por computador y herramientas del ecosistema Python. Cuando un problema requiere deep learning escalo a TensorFlow o PyTorch; cuando basta con modelos clásicos o no supervisados, priorizo interpretabilidad y tiempos de inferencia razonables.

Si buscas colaboración en IA aplicada — chatbots, mantenimiento predictivo, MVPs con LLMs o pipelines de datos — puedes revisar los repositorios en GitHub, las certificaciones en LinkedIn o contactarme directamente desde este sitio.