<devsandoval/>

Construyendo Software

Ingeniero de Software (Empresarial .NET/Angular) | Investigador IA (LSTM)

Actualmente optimizando sistemas de alta disponibilidad en Atena (Remoto)

.NET 8 (Clean)
Angular 19 (Signals)
LSTM Research
Ver mi Trabajo

Experiencia

Desarrollador Full-Stack Junior

  • Implementé la migración de módulos críticos a Angular 19 Signals, reduciendo la carga del Event Loop al eliminar la dependencia de Zone.js en componentes de visualización de datos
  • Desarrollé y documenté 3 nuevas APIs REST usando .NET 8 y Clean Architecture, garantizando una cobertura de pruebas unitarias del >80% y facilitando la escalabilidad del sistema
  • Reduje el Bundle Size del frontend en un [X]% mediante la implementación de Standalone Components y Lazy Loading, optimizando el Time to Interactive (TTI) para usuarios en conexiones de baja latencia
.NET 8 Clean Architecture CQRS Angular 19 Signals Zoneless Standalone Components Lazy Loading Pruebas Unitarias

Investigación

Predicción de Degradación de Calidad de Código usando Redes LSTM

En Progreso - Fase: Preprocesamiento del Dataset

Problema

Fragmentación de la mantenibilidad en software de misión crítica (Repositorios OSS/Salud)

Hipótesis

¿Pueden las RNN (LSTM) predecir la degradación de la calidad del código basándose en métricas históricas de commits?

Dataset

Selección curada de repositorios en GitHub (Health-Tech / OSS)

Estrategia de Evaluación

  • Comparación de MAE vs. baseline de regresión lineal
  • Curvas de pérdida documentadas en el README del proyecto
MSR LSTM Calidad de Código Mantenibilidad Deep Learning

Visión e Impacto

Evidencia Verificable

Soluciones LeetCode

Repositorio con soluciones documentadas en O(n) para patrones "Blind 75"

Próximamente

Escritura Técnica

Cómo implementé mi primera arquitectura Zoneless en Angular 19

Próximamente

DevSolution Lab

POC: Predictor de Churn básico usando LSTM (Dockerizado)

Próximamente

Proyectos

UNP Campus Map project image
Feature

Full-Stack Development

UNP Campus Map

Una plataforma centralizada y orientada a la ubicación que ayuda a los estudiantes de la Universidad Nacional de Piura a encontrar rápidamente facultades, pabellones y recursos académicos. Construido con Next.js 14 y MySQL.

  • Tailwind
  • Cloudinary
  • Next.js
  • JavaScript
  • MySQL
FluentReads project image
Project

Frontend Development

FluentReads

Una tienda en línea moderna especializada en la venta de libros en inglés, exámenes internacionales y paquetes de estudio. Cuenta con un catálogo interactivo, carrito de compras funcional y flujo de pago, construida con la arquitectura de Islas de Astro para máximo rendimiento.

  • Astro
  • React
  • Tailwind
  • TypeScript
Auctions project image
Project

Full-Stack Development

Auctions

El Sitio de Subastas es una aplicación web donde los usuarios pueden crear, pujar y gestionar subastas en línea. Proporciona una plataforma para que los usuarios enumeren artículos para la venta, realicen ofertas competitivas e interactúen con la comunidad de subastas a través de comentarios y listas de seguimiento.

  • Django
  • Python
  • Bootstrap
  • JavaScript
  • PostgreSQL
MAD AI project image
Feature

Full-Stack Development

MAD AI

Una plataforma administrativa moderna construida con Angular 20 y Clean Architecture. Incorpora gestión avanzada de usuarios y roles, autenticación segura, notificaciones y renderizado del lado del servidor (SSR) con Express, todo estilizado con la última versión de Tailwind CSS.

  • Angular
  • Tailwind
  • TypeScript
  • RxJS
  • Django
  • Python
  • PostgreSQL

Sobre Mí

Ingeniero Informático enfocado en la intersección de arquitecturas empresariales robustas y Deep Learning aplicado. Especialista en el ecosistema .NET 8 (Clean Architecture/CQRS) y Angular 19 (Signals/Zoneless). Mi trabajo de investigación se centra en Mining Software Repositories (MSR) mediante redes LSTM, buscando patrones de evolución y mantenibilidad en repositorios de gran escala.

Mi experiencia profesional incluye el desarrollo de sistemas de alta disponibilidad, implementación de arquitecturas reactivas modernas, y aplicación de técnicas de aprendizaje automático para predecir la degradación de la calidad del código. Combino prácticas rigurosas de ingeniería de software con enfoques basados en datos para construir soluciones escalables y mantenibles.

Aspiro a seguir empujando los límites tanto del desarrollo de software empresarial como del análisis de repositorios impulsado por IA, contribuyendo a herramientas y metodologías que ayuden a los equipos a construir mejor software.

Juan David

Enfocado actualmente en:

  • Arquitecturas empresariales .NET 8 (Clean/CQRS)
  • Patrones Angular 19 Signals y Zoneless
  • Redes LSTM para minería de repositorios
  • Optimización de sistemas de alta disponibilidad
  • Análisis predictivo de calidad de código
  • Aprendizaje automático para ingeniería de software

Tecnologías

TypeScriptAngularRxJS Next.jsReactAstro