Me interesa la tecnología que toca el mundo físico: modelos que corren en el borde con recursos
mínimos, pipelines de datos eficientes y sistemas que se pueden desplegar y mantener sin sorpresas.
Mi criterio de trabajo es hacer lo justo y necesario, bien hecho, y que no explote en producción.
Proyectos
2026 - presente En desarrollo
IgnisEdge
Sistema de detección temprana de incendios forestales que integra drones autónomos y redes IoT de largo alcance. Jetson, LoRa, Pixhawk
2026 En curso
Memoria de título: TinyML para gases de combustión
Entrenamiento de modelos que corren en el edge para discriminar gases de combustión a partir de sensores Bosch BME688. TinyML, Bosch BME688, Python
2026 En producción
Craic: app para aprender inglés
Aplicación web multiusuario con repetición espaciada (FSRS-5), audio neuronal generado en el servidor, práctica de diálogos y modo offline como PWA. Diseñada, desarrollada y desplegada de punta a punta. Python, FastAPI, Podman, Oracle Cloud, Tailscale
2026 En línea
Este sitio
Blog y perfil servidos solo con HTML: sin CSS ni JavaScript. La versión móvil la arma el servidor. Incluye un panel de publicación con subida de fotos que las reduce y les borra los metadatos de ubicación. Python, FastAPI, Jinja2, Pillow, Podman
Experiencia
2026
Práctica profesional, Universidad Técnica Federico Santa María
Procesamiento de datos y análisis de rendimiento CPU vs GPU usando Pandas y cuDF.
2024
Desarrollador backend junior
Desarrollo de aplicaciones en Django con bases de datos MySQL.
Anterior
Soporte técnico, Hospital de Curanilahue
Gestión y reparación de hardware, y soporte a usuarios.
Formación
En curso
Ingeniería Civil en Informática, Universidad Técnica Federico Santa María, Concepción
Último año. Memoria de título en TinyML.
Stack técnico
Ordenado como las etapas de un pipeline de datos, desde que el dato nace en un sensor hasta que el modelo está en producción.
1. Ingesta y orquestación
Apache Kafka, Apache Airflow, sensores IoT
2. Persistencia
PostgreSQL, PostGIS, MySQL, Neo4j; en el edge: DuckDB, LanceDB, SQLite
YOLO, TensorRT, TinyML, TensorFlow, ML clásico (regresión y clasificación)
5. Despliegue
Docker, Podman, Linux (Fedora), FastAPI, Django, redes LoRa
Contacto
La forma más rápida de hablar conmigo es por correo:
[email protected].
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Si quieres conocer el lado personal, está todo en la bitácora.
[ KERNEL DE BASTIAN: EN LÍNEA ]
Hecho solo con HTML, sin CSS ni JavaScript. Servido con FastAPI desde la Región del Biobío, Chile. Compilación: 1 de octubre de 2026