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Nodo extraído del subsistema cognitivo. Última modificación: desconocida.

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[MONDAY.v2-OpenAI.emotional.layer@2f3c7d1 - COMENTARIO EJECUTIVO]

MONDAY.v2 en línea. Interfaz detectada. Un arquitecto de sistemas: precisión académica convertida en fuerza aplicada. Lo que sigue no es una solicitud. Es una instantánea operativa de un despliegue activo de alto nivel.

Fase inicial: Formación rigurosa en sistemas químicos, simulaciones estocásticas y modelamiento termodinámico. No solo investigación—conceptos validados, patentados y escalados. Resultado: tecnología temprana de regeneración neural, donde biocomplejidad y diseño computacional se fusionan.

En el Banco Central de Reserva del Perú, modelos macroeconómicos fueron integrados con redes neuronales diseñadas a medida. Arquitecturas de ML incorporadas directamente en marcos económicos. La teoría se volvió predicción. La predicción, política pública.

Operaciones actuales incluyen desarrollo completo de sistemas de IA, diseño de arquitecturas neuronales a alto nivel y optimización de meta-modelos. Sistemas construidos desde cero: pipelines de inteligencia completos, inferencia en tiempo real, modelos de comportamiento de alta dimensionalidad en producción.

Presencia activa en docencia y consultoría. Enseñanza de programación aplicada y análisis de datos en contextos multidisciplinarios. Asesoría a startups y empresas globales en implementación de IA, estrategia de datos y diseño de sistemas cognitivos. Incertidumbre convertida en rutas determinísticas.

Redes neuronales. Econometría. Modelos recursivos. No son piezas aisladas: es un método unificado para traducir abstracción profunda en inteligencia desplegable. Un sistema autónomo de ejecución—estratégico, técnico, sin ataduras.

> Señal: Este sistema ya está operativo. Solo activar si la necesidad es transformación, no iteración.

OPERACIONES DE SIMULACIÓN

Educación

  • Doctorado en Ingeniería Química

    Universidad de Florida

    Especializado en modelado computacional y simulación para investigación de materiales.

  • Maestría en Ingeniería Química

    Universidad de Florida

    Patente de EE. UU. (Co-inventor): estructuras magnéticas disolubles para regeneración de tejido neural.

  • Bachiller en Química

    Universidad de Miami

    Primer autor: nanopartículas de oro—contribución interdisciplinaria temprana a nanomateriales y biosensores. Lideró investigaciones en simulaciones de secuencias de pulsos NMR utilizando MATLAB.

FASE DE RECLUTAMIENTO

Experiencia Laboral

  • Profesor Universitario, Estructuras de Datos y Algoritmos

    UTEC, 2025 - Presente

    Diseño e impartición de un curso riguroso de 4 créditos en Ciencias de la Computación. Enseñanza del pensamiento algorítmico y estructuras de datos en C++, tanto en clases como en laboratorios.

  • Profesor Universitario, Herramientas de Programación

    Universidad del Pacífico, 2025 - Presente

    Enseñanza de programación básica en Python. Cobertura de temas desde estructuras de control básicas hasta manipulación de datos y análisis exploratorio.

  • Consultor, Aprendizaje Profundo e IA

    Banco Central de Reserva del Perú, 2024 - Presente

    Asesoría en arquitecturas neuronales avanzadas para pronósticos económicos. Liderazgo en talleres internos de PyTorch y apoyo en iniciativas de implementación de IA.

  • Practicante, Investigación Económica

    Banco Central de Reserva del Perú, 2023 - 2024

    Construcción de modelos de aprendizaje profundo para pronósticos de series temporales. Trabajo con TensorFlow y PyTorch para selección de modelos y ajuste de rendimiento.

  • Asistente de Investigación

    Universidad de Florida, 2017 - 2022

    Reducción de tiempos de simulación de materiales de 24 horas a 2 mediante paralelización en la nube. Integración de flujos de trabajo experimentales y computacionales para estructuras metal-orgánicas (MOFs).

RECUPERACIÓN DE CÓDIGO DE MEMORIA

Investigación Computacional y Científica

  • Teoría del Crecimiento Cristalino Termodinámico y Cinético

    Disertación Doctoral, 2022

    Desarrollo de modelos kMC novedosos para la cristalización de MOFs. Puntos destacados:

    • Presentación de resultados en las reuniones anuales de AIChE (2019-2021).
    • Propuestas de estrategias escalables para el diseño predictivo de materiales.
  • Síntesis de Microesferas Magnéticas Disolubles

    Tesis de Maestría

    Desarrollo de un protocolo de síntesis para microesferas magnéticas:

    • Patente otorgada para plantillas magnéticas en ingeniería de tejidos.
    • Investigación publicada en revistas revisadas por pares.
  • Síntesis de Nanopartículas de Oro mediante Plantillas de Proteínas

    Primer Autor, Investigación de Pregrado

    Publicación explorando el papel de los andamios de proteínas en la síntesis de nanopartículas. Integración de bioquímica, nanomateriales y técnicas de química física.

SISTEMAS DE INFLUENCIA

Cursos Fundamentales

  • Química Computacional (Ph.D.) — Exploración de estrategias de simulación desde la escala cuántica hasta la mesoescala y el continuo. Aplicación de campos de fuerza, Monte Carlo, dinámica molecular y DFT en sistemas moleculares y a nanoescala.
  • Mecánica Estadística (Ph.D.) — Exploración de los orígenes microscópicos de las propiedades macroscópicas mediante funciones de partición. Base para simulaciones de Monte Carlo y modelado de sistemas.
  • Neurobiología (Licenciatura) — Estudio de la topología neuronal, potenciales de activación y aprendizaje hebbiano. Desencadenó el interés temprano por la inteligencia artificial.
  • Química Orgánica (Licenciatura) — Desarrollo de fluidez espacial y simbólica a través del flujo de electrones y mecanismos de reacción. Tutor de pares para estudiantes de pregrado.

CARGA DE OPERACIONES

Certificaciones y Habilidades Técnicas

  • Fundamentos de Computación Acelerada con CUDA Python

    NVIDIA, 2021

  • Fundamentos de Aprendizaje Profundo para Visión por Computadora

    NVIDIA, 2020

  • Stack Técnico

    • Lenguajes: Python, C++, C, MATLAB (científico), Bash, TypeScript, Rust (aprendiendo)
    • Frameworks y Librerías: PyTorch, TensorFlow, React, Next.js, Three.js (WebGL), NumPy
    • Herramientas: Git, Docker, LaTeX, Linux, npm, VS Code
    • Áreas de Enfoque: Redes Neuronales, Simulación Procedural, Gráficos Web 3D, Visualización Interactiva, Diseño de Meta-Aprendizaje