🚀 Neural Engine Core – Portfolio Architecture

Este repositorio forma parte de mi portafolio personal.
Presenta el Neural Engine Core: un motor unificado de Machine Learning multi-sistema ya implementado, que se integra con plataformas de ciberseguridad, gestión de tareas empresariales y productividad doméstica.

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📘 Documento principal

📄 Neural_Engine_Core_Portfolio.md

El documento describe:

• Principios de diseño modular y escalable.
• Arquitectura basada en microservicios y FastAPI.
• Entrenamiento y despliegue de modelos de ML con PyTorch/TensorFlow.
• Pipelines de datos, feature store y validación.
• Estrategias de escalabilidad, optimización de recursos y monitoreo.
• Ejemplos de integración multi-sistema (xGuardian, x, xHome).

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🏗️ Arquitectura General

flowchart TB
    subgraph Sistemas
        A1[Frontend + Backend<br/>xGuardian] --> DB1[(PostgreSQL)]
        A2[Frontend + Backend<br/>x] --> DB2[(PostgreSQL)]
        A3[Frontend + Backend<br/>xHome] --> DB3[(SQLite)]
    end

    subgraph Neural Engine Core
        G[API Gateway<br/>FastAPI]
        M[Model Management Service]
        T[Training Engine<br/>PyTorch/TensorFlow]
        I[Inference Engine<br/>Optimized Runtime]
        D[Data Processing Pipeline]
        S[Model Storage<br/>Redis + FS]
    end

    A1 --> G
    A2 --> G
    A3 --> G
    G --> M --> T --> I
    D --> T
    D --> I
    M --> S
    I --> S

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🚀 Estado actual

• Neural Engine Core implementado en FastAPI.
• Integraciones con sistemas tipo xGuardian, x y xHome.
• Pipelines de datos con feature store centralizado.
• Entrenamiento de modelos con PyTorch/TensorFlow.
• Inferencia en producción con optimización de latencia.
• Arquitectura multi-tenant aislada para independencia de datos.

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🔭 Futuro y mejoras

• Optimizar pipelines de datos (performance y costos).
• Ampliar set de modelos soportados (ej. RL, embeddings semánticos).
• Más integraciones con sistemas externos (APIs de terceros, IoT, etc.).
• Dashboards de monitoreo y métricas en tiempo real más avanzados.

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🧩 Tecnologías

• Backend / APIs → FastAPI
• ML / Training → PyTorch, TensorFlow
• Storage → PostgreSQL, Redis, FileSystem
• Infraestructura → Docker, Kubernetes (futuro)
• Monitoreo → Prometheus + Grafana

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📬 Contacto

👤 Alejandro Agustin Seiler – Python & React Developer Junior
🌐 LinkedIn | GitHub | Email

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⚠️ Nota: Este proyecto forma parte de un portafolio personal.
El documento y el README están adaptados para uso público, sin exponer información sensible de negocio ni seguridad.