Proyectos
Proyectos
Una selección de los proyectos más recientes que muestran ingeniería full-stack, integración de IA y diseño de sistemas complejos.
Características Clave
- Filtros avanzados basados en valores y categorías
- Modelos de IA para categorización de datos
- Machine learning para evaluación de riesgos y sistemas de alertas
Resultados
- 75% de reducción en tiempo de procesamiento de riesgos
- 40% de disminución en falsos positivos
Evaluación de riesgos con IA y analítica SPA
Desafío
Una importante institución financiera luchaba con procesos manuales de evaluación de riesgos que consumían mucho tiempo y eran propensos a errores humanos. El cliente también buscaba adaptación rápida a tendencias del mercado y regulaciones, y optimización de costes.
Solución
Ximplicity implementó un sistema de evaluación de riesgos con IA que se integró con su infraestructura existente, automatizando el análisis de datos de clientes y patrones de transacciones, permitiendo diferentes flujos de trabajo e integración de modelos.
Contribución Técnica
Diseñé la arquitectura de flujo de datos para desacoplar las cargas de inferencia de IA de la aplicación principal, utilizando RabbitMQ para la orquestación asíncrona entre los servicios de modelos FastAPI y el backend NestJS. Construí la SPA en Angular con pipelines de filtros dinámicos y dashboards de alertas en tiempo real, e integré Keycloak para el control de acceso basado en roles entre equipos institucionales. El sistema fue containerizado con Docker y desplegado en un entorno cloud interno con escalado horizontal para los workers de inferencia.
Características Clave
- Experiencia del paciente mejorada
- Modelos de IA para optimización de la planificación de citas
- Reprogramación automática y mensajería no intrusiva
Resultados
- 40% de reducción en tiempos de espera
- 25% de aumento en la capacidad de atención de pacientes
Optimización de flujos de atención al paciente
Desafío
Un proveedor de salud enfrentaba ineficiencias en sus flujos de atención al paciente, lo que generaba tiempos de espera más largos y reducía la calidad de la atención.
Solución
Ximplicity proporcionó CTO-as-a-Service para analizar sus sistemas existentes e implementó una solución de optimización de flujos que agilizó citas, admisiones, diagnósticos y tratamientos sin interrumpir sus sistemas.
Contribución Técnica
Reestructuré los flujos de trabajo síncronos heredados en un modelo de orquestación basado en eventos usando NestJS y Redis pub/sub, permitiendo la reprogramación en tiempo real sin interrupciones. Diseñé el frontend en React con una UX centrada en la agenda, integré modelos de optimización basados en TensorFlow a través de FastAPI e implementé mensajería no intrusiva tipo WhatsApp para la comunicación con pacientes. La plataforma se ejecuta en AWS con MongoDB y está protegida mediante autenticación multi-tenant con Keycloak.
Características Clave
- Implementación de flujos MQTT conectados a sensores
- Integración de visión por computador y machine learning
- Intercambio de datos en tiempo real e inteligencia de negocio
Resultados
- 85% de reducción en tasas de defectos
- 60% de disminución en costes de control de calidad
Control de calidad con IA para manufactura
Desafío
Una empresa manufacturera experimentaba altas tasas de defectos y problemas de control de calidad que impactaban su reputación y resultados.
Solución
Ximplicity diseñó e implementó un sistema de control de calidad con IA que usaba visión por computador para detectar defectos en tiempo real durante los procesos de fabricación, además de integrar orquestación de flujos MQTT en una aplicación web profesional y responsiva.
Contribución Técnica
Diseñé un pipeline de ingesta de baja latencia que procesa flujos de datos de sensores y visión a través de MQTT hacia un almacén de series temporales en PostgreSQL, alimentando modelos YOLOv12 y Qwen2.5-VL para clasificación de defectos. Construí el frontend en Angular con dashboards de producción en vivo, integré n8n para automatización de flujos sin código y expuse una interfaz MCP para consultas de procesos impulsadas por IA. Todo el stack fue containerizado con Docker y orquestado para despliegue en el edge en entornos de fábrica.
Características Clave
- Monitorización digital integrada de operaciones
- Modelos de corrosión y analítica de visión por computador
- Inspecciones simbólicas y de gemelo digital 3D
Resultados
- 90% más rápido en generación de informes
- Ahorro significativo de costes por ciclo de inspección
Inspecciones NDT en tuberías de refinerías
Desafío
Un proveedor de inspección NDT robótica necesitaba un portal integral para previsualizar diferentes fuentes de datos NDT sobre gemelos digitales de componentes de tuberías inspeccionados, crear anotaciones automáticas e informes basados en modelos de analítica y visión por computador.
Solución
Ximplicity proporcionó CTO-as-a-Service para estructurar su dominio de negocio, definir el modelo de datos y una solución web para gestionar todos los datos recopilados por el robot, proporcionando inspección simbólica y de gemelo digital 3D de componentes.
Contribución Técnica
Diseñé el modelo de datos de la plataforma para manejar fuentes de inspección heterogéneas — RTR (radiografía en tiempo real), Pulsed Eddy Current (PEC) y visual — unificadas bajo un único esquema. Construí el frontend en Angular + Three.js para la visualización de gemelos digitales 3D con capas de anotaciones, desarrollé la capa de sincronización en tiempo real con SignalR para sesiones de revisión colaborativa e implementé modelos de predicción de corrosión en Python. El backend se ejecuta sobre .NET con RabbitMQ para procesamiento asíncrono, PostgreSQL y Redis para persistencia y caché, y Keycloak para control de acceso multiorganización (diseñé el modelo de datos, la especificación técnica y la capa de integración, y desarrollé varios servicios clave; otros servicios fueron construidos por el equipo extendido).
Además de mi rol como Senior Full-Stack Engineer, ejercí como Scrum Master, UX Designer y Solution Architect en este proyecto. La plataforma sigue creciendo en producción y desde Ximplicity continúo colaborando activamente en su evolución a día de hoy, diseñando e implementando nuevos servicios de valor, mejorando la calidad, eficiencia y presentación de resultados, contribuyendo a la mejora de los procesos de negocio, e incorporando técnicas avanzadas para la inferencia de datos y la visión por computador o la representación visual de la información en una plataforma de servicios de inspección robótica, analítica y reporting tan puntera como la que provee mi cliente a sus clientes.
Características Clave
- Tablero 12×12×24 Z-Up con puntuación por explosión y cascada
- Un solo modelo de entrada: teclado, ratón, mando y táctil
- Implementaciones mock y real seleccionables mediante un único flag de configuración
Resultados
- Jugable online, gratis y sin registro
- Más del 80% de cobertura de ramas, control de calidad sin defectos
Kuboing — Puzle 3D de cascada de cubos
Desafío
El 3D en tiempo real en el navegador y un producto cliente-servidor de nivel de producción suelen demostrarse por separado, y rara vez los firma el mismo ingeniero. Quería una sola pieza que probara ambas cosas a la vez — y que fuera honesta con su alcance, porque lo difícil de un proyecto propio es terminarlo en solitario.
Solución
Kuboing es un puzle 3D casual-competitivo: las piezas caen sobre un tablero 12×12×24 Z-Up, el jugador las encaja, conecta colores, provoca explosiones y encadena la cascada. React y Three.js mueven el cliente, NestJS y PostgreSQL la API, y en la capa de integraciones he usado el patrón facade, que incluye una implementación mock junto a la real — que es lo que permite que la demo online funcione sin ninguna base de datos detrás. Como demostración añadida, el estado del juego se gestiona de forma reactiva con un patrón de estado local, y la versión de producción incorpora una capa de seguridad: autenticación e identidades con Keycloak, persistencia en PostgreSQL y una capa de abstracción sobre TypeORM. La construcción con Vite completa la demostración de una solución multiplataforma.
Gratis y sin registro — dedícale unos minutos aquí mismo, en tu navegador.
Contribución Técnica
Este es mío de principio a fin: la idea, el diseño de juego, la dirección de arte, la UX, el cliente, el servidor y el despliegue. Empezó como un gamebook antes que como código: identidad, elevator pitch, plataformas objetivo y toda la mecánica de caída, encaje, conexión, explosión y cascada, hasta la puntuación que hace que un combo se sienta merecido. Un juego casual se juega su vida en si sus primeros sesenta segundos son legibles, y eso es un problema de diseño mucho antes que de ingeniería.
El cliente es React y TypeScript con Three.js a través de React Three Fiber, el estado de juego en Zustand y un bucle de render libre de asignaciones por frame para que un móvil de gama media mantenga su tasa de fotogramas. El tablero es 12×12×24 en un mundo Z-Up, que es lo que hace honesta la lectura espacial y exigente el trabajo de cámara. La UX multidispositivo es un único modelo de entrada expresado de cuatro maneras — teclado, ratón, mando y gestos táctiles — sobre un layout donde el tablero 3D y la HUD esencial son siempre los protagonistas y todo lo demás vive en drawers y overlays. La API es NestJS con TypeORM y PostgreSQL, autenticada con Keycloak, documentada con OpenAPI y construida sobre un contrato genérico de paginación, filtrado y ordenación al que las tablas del frontend se enlazan directamente. Cada frontera de integración expone una fachada abstracta con dos implementaciones intercambiables, mock y real, seleccionadas por un único flag de entorno.
La restricción que me impuse fue que todo tenía que quedar al alcance de un solo desarrollador: unidades pequeñas de responsabilidad única, JSDoc en cada superficie pública, i18n desde la primera pantalla en lugar de añadida después, tokens de diseño para que todo el aspecto cambie desde un solo fichero, y más del 80% de cobertura de ramas exigida por el build y no por buenas intenciones. Ese es el verdadero objetivo del proyecto. No que un navegador sepa dibujar cubos, sino que una sola persona pueda llevar un producto desde la idea hasta un sistema cliente-servidor desplegado, probado y documentado sin recortar precisamente aquello que lo convierte en un producto.
Soy diseñador y programador full stack. Empecé a programar videojuegos siendo un niño, en los años ochenta, sobre microprocesadores Z80. Varias décadas después sigo disfrutando de esa misma pasión y, cuando mis obligaciones como senior developer de productos profesionales me lo permiten, me hago algún juego por pura diversión. Este es uno de ellos. Espero que lo disfrutes.
Construyamos algo grande
¿Tienes un proyecto en mente? Me encantaría escucharlo y explorar cómo puedo ayudarte.