Disponible para nuevos desafíos técnicos

Guillermo VásquezIngeniero de Software con experiencia en sistemas electrónicos

Construyo soluciones que entienden tanto el hardware que las ejecuta, como el software que las orquesta. Transformo limitaciones físicas y restricciones de presupuesto en arquitecturas iterativas, funcionales y escalables.

Scroll
FASE 01 — ORIGEN: VALIDACIÓN Y SISTEMAS CRÍTICOS

Validación y Sistemas Críticos

Mi carrera comenzó en el laboratorio, donde pasé de pasante a roles de alta responsabilidad, saltando etapas gracias a mi capacidad para diagnosticar y resolver problemas complejos en la intersección del hardware y el software.

Allí aprendí una verdad fundamental: el software no flota en la nube; depende de la energía, la latencia de la red y la robustez del dispositivo. Aprendí a validar sistemas desde el circuito hasta la señal, entendiendo que un código "perfecto" falla si ignora el entorno operativo.

  • Arduino
  • ESP32
  • Raspberry Pi
  • Instrumentación
  • Pruebas de Sistemas
FASE 02 — TRANSFORMACIÓN: ARQUITECTURA ITERATIVA

Arquitectura Iterativa y Pragmática

Me gradué como Ingeniero de Software para cerrar la brecha entre el dispositivo y la nube. Descubrí que la mejor arquitectura no se dibuja perfectamente antes de empezar, sino que evoluciona de forma iterativa junto con el código y las pruebas reales.

Mi enfoque no es buscar la herramienta de moda, sino orquestar soluciones pragmáticas (como ecosistemas serverless de bajo costo) que resuelvan el problema hoy, con un plan claro y documentado para escalar mañana.

  • TypeScript
  • Next.js
  • Node.js
  • Prisma
  • Arq. Distribuidas
FASE 03 — MISIÓN: DECISIÓN BASADA EN DATOS

Hacia la Decisión Basada en Datos

Me obsesiona la eliminación de la fricción. Cuando abordo un proyecto, realizo un despiece de la lógica de negocio para implementar soluciones sólidas: bases de datos relacionales con Prisma, enrutamiento eficiente en Next.js e inyección de IoT directo al Edge.

Actualmente, mi foco está en evolucionar estos sistemas para que no solo recolecten datos, sino que permitan tomar decisiones basadas en ellos, integrando principios de Ciencia de Datos en la capa de aplicación.

  • IoT & Edge
  • Ciencia de Datos
  • Serverless
  • Arq. Distribuida
//Enfoque & Diferenciadores

Criterios de Ingeniería Real

Pragmatismo, entendimiento profundo del stack e iteración orientada a valor.

Visión de Stack Completo

No solo codifico el backend; entiendo lo que sucede en el Edge. Documento flujos completos que resisten el escrutinio técnico porque sé cómo se comporta la señal desde el sensor hasta la base de datos.

Pragmatismo y Eficiencia Sistémica

Trato la infraestructura con criterios de ingeniería real: si un componente no aporta valor, consume recursos innecesarios o añade fricción, se refactoriza o se elimina. Prefiero un MVP serverless de costo cero que funcione hoy, sobre una sobreingeniería costosa que no se usa.

Evolución hacia los Datos

Un sistema que solo almacena datos es un sistema a medias. Mi objetivo es dotar a mis arquitecturas de capacidades analíticas, transformando telemetría cruda en insights accionables para el negocio.

// Portfolio

Evidencia de Capacidad

Casos de estudio y soluciones arquitectónicas reales.

v1.0 MVP EN PRODUCCIÓN

Sistema de Telemetría RFID e Ingesta Serverless

ESP32 (C++)Google Apps ScriptGoogle SheetsPython (ReportLab)Wokwi
DEMO EN VIVO
ARQUITECTURA DEL SISTEMA— clic para ampliar
Diagrama de arquitectura del sistema ESP32-RFID

1 · El Desafío

Crear un sistema de control de acceso y diagnóstico remoto distribuido. El ESP32 actúa simulando el comportamiento de una máquina industrial o su tarjeta de red, manejando latencias impredecibles y caídas de conexión, sin incurrir en costos fijos de infraestructura VPS.

2 · El Enfoque

Diseñé una arquitectura orientada a micro-eventos. Los nodos ESP32 actúan asincrónicamente en el Edge (optimizando consumo y validando localmente), mientras una capa serverless actúa como middleware, aplicando validaciones estrictas y guard clauses de seguridad antes de persistir la información.

3 · El Resultado Real

Un MVP funcional y elástico capaz de orquestar Control de Acceso, Heartbeats y Diagnóstico Remoto a costo operativo cero.

4 · Roadmap de Escalado (v2.0 en desarrollo)

He identificado cuellos de botella en la latencia de las herramientas gratuitas. El roadmap técnico para la próxima versión incluye la migración a MQTT para comunicación en tiempo real y PostgreSQL para un manejo robusto de datos, sentando las bases para integrar análisis y toma de decisiones automatizada.

PRÓXIMAMENTE

Prácticas de Optimización Serverless Backend

AWS / GCPNode.js
EN DESARROLLO

Automatización de Flujos DevOps / CI-CD

GitHub ActionsDocker
// Sobre mí

Mi Filosofía de Ingeniería

Quién Soy: Validación y Sistemas Críticos

Mi carrera comenzó en el laboratorio, donde pasé de pasante a roles de alta responsabilidad, saltando etapas gracias a mi capacidad para diagnosticar y resolver problemas complejos en la intersección del hardware y el software.

Allí aprendí una verdad fundamental: el software no flota en la nube; depende de la energía, la latencia de la red y la robustez del dispositivo.

Aprendí a validar sistemas desde el circuito hasta la señal, entendiendo que un código "perfecto" falla si ignora el entorno operativo.

Qué Hago Diferente: Arquitectura Iterativa y Pragmática

Me gradué como Ingeniero de Software para cerrar la brecha entre el dispositivo y la nube. Descubrí que la mejor arquitectura no se dibuja perfectamente antes de empezar, sino que evoluciona de forma iterativa junto con el código y las pruebas reales.

Mi enfoque no es buscar la herramienta de moda, sino orquestar soluciones pragmáticas (como ecosistemas serverless de bajo costo) que resuelvan el problema hoy, con un plan claro y documentado para escalar mañana sin deuda técnica invisible.

Cómo Trabajo: Hacia la Decisión Basada en Datos

Me obsesiona la eliminación de la fricción. Cuando abordo un proyecto tecnológico, realizo un despiece riguroso de la lógica de negocio.

Implemento bases de datos relacionales con Prisma, levanto enrutamiento eficiente en Next.js, orquesto la inyección de IoT directo al Edge, y documento flujos completos que resisten el escrutinio técnico más exigente.

Actualmente, mi foco está en evolucionar estos sistemas para que no solo recolecten telemetría, sino que permitan tomar decisiones basadas en datos e integrando principios analíticos en la capa de aplicación.

Iniciemos una conversación

Abierto a roles de ingeniería, arquitectura de software y desarrollo de soluciones backend / IoT donde el pensamiento analítico sea clave.

Enviar Mensaje

guillermovasbendev@gmail.com

RASPBERRY PI 5
SoC · GPIO 40p · Edge Node