Ingeniero de sistemas con más de 8 años de experiencia construyendo soluciones fullstack en Java (Spring Boot, WebFlux, Quarkus), Python, Go, C# y TypeScript, con frontend en Angular, React y Vue. Me especializo en microservicios y APIs REST para sistemas empresariales en sectores como banca, seguros y sector público, con experiencia en arquitecturas escalables, cloud y CI/CD — enfocado en la calidad del código, alto rendimiento y la estabilidad de aplicaciones críticas.

A continuación se presentan dos grupos de proyectos de portafolio, cada uno implementando el mismo dominio de negocio varias veces a propósito — una vez por cloud/stack — para demostrar que las mismas capacidades de ingeniería son portables entre ecosistemas, y no están atadas a un solo proveedor o framework.

Actualizado automáticamente 2026-08-25 06:59 UTC por update-status.yml.

Agendamiento de citas médicas en AWS: crear/listar/obtener-historial con paginación basada en cursor, un event store en DynamoDB para el historial completo de citas, fan-out vía SNS/SQS a un worker Lambda que persiste en RDS, confirmación desacoplada vía EventBridge, notificaciones por correo con SES, un retry + circuit breaker hecho a mano alrededor de cada llamada externa, JWT Lambda Authorizer, throttle real en API Gateway, tracing con X-Ray, Dead Letter Queues y CloudWatch Alarms. IaC en 2 capas: Terraform para la red/plataforma (VPC dedicada, RDS, security groups, VPC endpoints) y Serverless Framework encima para la aplicación (Lambdas, DynamoDB, SNS/SQS/EventBridge) — el patrón real de equipo de plataforma vs. equipo de aplicación. Incluye un pipeline de deploy/destroy de un solo comando (workflow_dispatch) y fue probado de punta a punta contra una cuenta real de AWS.

TypeScript AWS Lambda DynamoDB SNS/SQS EventBridge SES X-Ray Clean Architecture Terraform Serverless Framework

La misma plataforma en Azure, escrita en Python (modelo de programación v2 de Azure Functions) — mismos endpoints, misma autorización basada en titularidad, mismos números de retry/circuit-breaker hecho a mano que sus hermanos, portada línea por línea. Cosmos DB para estado y event-sourcing, fan-out con Service Bus, confirmación desacoplada vía Event Grid, API Management (tier StandardV2) como gateway con rate-limiting real, correo con Azure Communication Services, pipeline IaC completo en Bicep con costo cero en Azure cuando está inactivo. Suite de Pytest con un gate de cobertura limitado a las capas de dominio/aplicación — no requiere cuenta de Azure ni variables de entorno para correr.

Python Azure Functions Cosmos DB Service Bus Event Grid API Management Clean Architecture Bicep

La misma plataforma en GCP, escrita en Go (Cloud Run) — mismos endpoints, misma autorización basada en titularidad, mismos números de retry/circuit-breaker hecho a mano que sus hermanos. Firestore para estado y event-sourcing, fan-out con Pub/Sub a un worker de Cloud Run, confirmación desacoplada vía Eventarc a un tercer servicio Cloud Run, Cloud SQL para la persistencia final, API Gateway con quota como capa de rate-limiting, tracing con Cloud Trace, notificaciones por correo con SendGrid, IaC con Terraform y backend de estado remoto en GCS. Incluye un pipeline de deploy/destroy de un solo comando y fue probado de punta a punta contra un proyecto real de GCP.

Go Cloud Run Firestore Pub/Sub Eventarc Cloud SQL Cloud Trace Clean Architecture Terraform

App fullstack de administración de productos: backend REST en Quarkus con arquitectura hexagonal, persistencia en MongoDB con caché en Redis, publicación de eventos de dominio vía Kafka (tópico product-events), rate limiting con Redis en los endpoints de escritura, auth con JWT, frontend en React + Material UI, despliegue en Kubernetes vía Helm con observabilidad Prometheus/Grafana, y pipelines de CI/CD independientes por servicio.

Java 21 Quarkus React MongoDB Redis Kafka Kubernetes

El mismo dominio de gestión de productos — misma superficie REST, mismo tópico Kafka product-events, mismas reglas de rate limiting que sus hermanos — sobre un backend reactivo con Spring Boot WebFlux + R2DBC que aplica límites hexagonales con ArchUnit, un frontend en Angular 21 (componentes standalone, Angular Material), auth con JWT, y despliegue en Kubernetes vía Helm con observabilidad Prometheus/Grafana.

Java 21 Spring Boot WebFlux Angular PostgreSQL Kafka Hexagonal Architecture Kubernetes

El mismo dominio de gestión de productos y el mismo frontend Angular que spring-webflux-angular — su contraparte bloqueante a propósito, sobre un backend clásico de Spring MVC (Spring Data JDBC sobre el almacén relacional, KafkaTemplate para el mismo tópico product-events, un hilo por petición en vez de reactivo) que aplica los mismos límites hexagonales con ArchUnit, auth con JWT, y despliegue en Kubernetes vía Helm con observabilidad Prometheus/Grafana.

Java 21 Spring Boot MVC Angular PostgreSQL Kafka Hexagonal Architecture Kubernetes

El mismo dominio de gestión de productos — mismos 7 endpoints REST, mismo tópico Kafka product-events, mismas reglas de rate limiting con Redis que sus hermanos — sobre un backend ASP.NET Core Web API (arquitectura Clean/Hexagonal, EF Core + PostgreSQL, auth JWT RS256) con un frontend en Vue 3 (Composition API, Vuetify), y despliegue en Kubernetes vía Helm con observabilidad Prometheus/Grafana.

C# ASP.NET Core Vue 3 PostgreSQL Kafka Hexagonal Architecture Kubernetes

El mismo dominio de gestión de productos con un enfoque distinto: backend Spring Boot en arquitectura hexagonal centrado en JPA/Hibernate (relaciones de entidades Product/Category, fix de N+1, bloqueo optimista, auditoría), auth con JWT, eventos con Kafka, caché con Redis, persistencia en PostgreSQL/Flyway, observabilidad con Prometheus/Grafana, y un frontend móvil en React Native (Expo) en vez de un frontend web.

Java 21 Spring Boot JPA/Hibernate React Native PostgreSQL Kafka Hexagonal Architecture Terraform