Hola, soy Cesar

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Ingeniero de ML y de Datos dedicado al desarrollo, investigación y el análisis predictivo. Me apasiona el reto de estructurar datos complejos y diseñar arquitecturas inteligentes que aporten valor real.

Soy un ávido lector y amante de la música. Disfruto explorando la gastronomía y viajando para conocer nuevas culturas y perspectivas.

Experiencia laboral

He trabajado en proyectos de software que van desde aplicaciones web hasta sistemas embebidos, siempre buscando soluciones eficientes.

Apasionado por el código limpio y la mejora continua.

Trayectoria

Ingeniero de software Practicante

División de Estudios de Posgrado en Investigación | Instituto Tecnológico de León

Enero 2023 - diciembre 2023

Desarrollé una aplicación web para la evaluación continua de estado cognitivo de adultos mayores.

Master en Ciencias

Instituto Tecnológico de León

2024 - 2026

Investigación en inteligencia artificial aplicada a sistemas distribuidos y arquitecturas basadas en microservicios.

A professional workspace with a laptop displaying code and notes scattered around, reflecting a software engineer's environment.
A professional workspace with a laptop displaying code and notes scattered around, reflecting a software engineer's environment.
Research Data Engineer

Université de Moncton, NB, Canadá

Septiembre 2025 - Enero 2026

Arquitecté un pipeline de datos IoT end-to-end. Implementé la ingesta de datos en tiempo real mediante Python y WebSockets, y optimicé el almacenamiento de series de tiempo en TimescaleDB para soportar modelos predictivos en el borde.

Proyectos destacados que reflejan mi pasión por el software

Proyectos

Muestra de trabajos que reflejan mi experiencia.

Sistema de Adquisición de Datos en Tiempo Real

Diseño y desarrollo de una solución end-to-end para la captura de datos de sensores móviles durante mi estancia de investigación en la Université de Moncton. El sistema permite la transmisión de alta frecuencia vía WebSockets hacia un backend en Python, almacenando series de tiempo en TimescaleDB para su posterior análisis con modelos de Machine Learning.

Arquitectura IoT Escalable basada en Microservicios con Despliegue Automatizado

Solución de monitoreo inteligente enfocada en espacios monoambientes diseñada para ser robusta y fácil de desplegar. Gracias al uso de contenedores Docker, el sistema ofrece una instalación simplificada y modularidad total. Integra adquisición de datos y predicción en tiempo real sobre hardware accesible (Raspberry Pi), demostrando que es posible tener alto rendimiento a bajo coste.