René Lázaro Collado Arteaga
Full Stack Developer
Desarrollador Full-Stack con casi tres años de experiencia en el desarrollo de aplicaciones web, con un fuerte interés en la arquitectura y el diseño de software. Capaz de trabajar en equipo o de manera independiente, con gran capacidad de análisis y resolución de problemas. Experiencia en el desarrollo de aplicaciones backend utilizando Django Rest Framework y Flask, integrando soluciones con tecnologías frontend como Vue y React. En proyectos personales he profundizado en el desarrollo full-stack con Next.js y Prisma, ampliando mis habilidades hacia aplicaciones modernas, escalables y de alto rendimiento.
Proyectos Destacados
Stack Tecnológico
Frontend
Backend
Herramientas
Bases de Datos
Programación
IA
Experiencia Laboral
Backend
crinnotech
Desarrollador Backend Semi Senior especializado en Django Rest Framework, encargado del mantenimiento y evolución de proyectos internos de la empresa. Experiencia en la creación y optimización de endpoints, así como en el desarrollo y personalización de interfaces administrativas con Django Admin y herramientas complementarias como Unfold, Grappelli, Crispy Forms y django-htmx. Manejo de procesos en segundo plano con Celery y Huey para garantizar la eficiencia y escalabilidad de las aplicaciones.
Integración robusta de APIs de pago (PayPal, Square, Tropipay, Paylands) y sincronización bidireccional con Zoho CRM.
Full Stack
Nitza
He participado activamente en el desarrollo y mantenimiento de diversos proyectos web, tanto en el backend como en el frontend, demostrando mi capacidad para trabajar en entornos complejos y multidisciplinarios. En el desarrollo de APIs, he implementado endpoints con sus respectivas vistas en Vue.js, asegurando una integración fluida entre el frontend y el backend. Además, he integrado sistemas de pago y suscripciones utilizando Stripe, garantizando transacciones seguras y eficientes. He mejorado la documentación de APIs existentes utilizando la librería 'drf spectacular' y he desarrollado pruebas unitarias para garantizar la estabilidad y robustez del código. La seguridad ha sido una prioridad, implementando control de acceso basado en roles (RBAC) con Middleware y desarrollando aplicaciones para la gestión de usuarios y roles. También he integrado Celery para tareas asíncronas y he trabajado en proyectos construidos con Flask, ampliando mi experiencia en diferentes frameworks.
En el proyecto PinkZebra, contribuí significativamente al mantenimiento y mejora del sitio web administrativo, una plataforma crucial para la gestión de datos y resultados de múltiples vendedores. Mi trabajo se centró en fortalecer la seguridad del sistema mediante la implementación de RBAC con Middleware, garantizando el acceso seguro a información sensible. Desarrollé la lógica para visualizar la jerarquía organizacional, permitiendo una comprensión clara de las relaciones entre los miembros de la empresa. Además, me encargué del mantenimiento y la optimización de diversas funcionalidades esenciales para el funcionamiento del sitio web. Documenté exhaustivamente cada paso del desarrollo utilizando Swagger, facilitando la colaboración y el mantenimiento a largo plazo. Implementé pruebas unitarias para asegurar la estabilidad y fiabilidad del código. Integré las vistas de cada funcionalidad con el frontend desarrollado en Vuetify, asegurando una experiencia de usuario coherente y fluida, y las conecté correctamente con el backend en Django Rest Framework. Destaco la implementación en Vue del árbol de jerarquía de la organización, que incluía paginación por niveles, optimización de llamadas al backend para minimizar la carga del árbol recursivo y la carga de nodos solo a petición del usuario. Este proyecto demostró mi capacidad para trabajar en un entorno complejo, abordando tanto el frontend como el backend, y aplicando mis habilidades en seguridad, optimización y documentación.
Backend
WTS
Desarrollé y desplegué el backend para 'LaLupa', una plataforma que conecta clientes con negocios locales a través de aplicaciones móviles. Implementé una API RESTful robusta utilizando Django Rest Framework, facilitando la gestión de usuarios y negocios. Diseñé e implementé un sistema de autenticación seguro mediante SMS y JWT Authentication, garantizando la seguridad y privacidad de los usuarios. Utilicé PostgreSQL como base de datos, optimizando el almacenamiento y la recuperación de datos. Documenté la API exhaustivamente con Swagger, facilitando la integración y el mantenimiento. Desarrollé pruebas unitarias para asegurar la estabilidad y fiabilidad del sistema. Mejoré la interfaz de administración con Jazzmin, optimizando la experiencia del usuario.
Desarrollé 'Backup Manager', un sistema para almacenar y gestionar copias de seguridad de bases de datos y datos multimedia, utilizando Django REST Framework. Implementé un sistema de almacenamiento seguro para garantizar la integridad y disponibilidad de los datos. Utilicé autenticación JWT basada en el algoritmo RSA para proporcionar un acceso seguro y controlado a los recursos del sistema. Este proyecto se enfocó en la sincronización del estado de los datos para facilitar la recuperación eficiente de aplicaciones en situaciones de emergencia.
Backend
GODJANGO
Participé en las etapas iniciales del desarrollo de Resolviste, una plataforma intermediaria de remesas, contribuyendo en la creación de una API RESTful robusta con Django Rest Framework.
Implementé la autenticación segura mediante JWT Authentication y planifiqué la integración de la plataforma de pago Stripe.
Diseñé y optimicé la base de datos PostgreSQL para un manejo eficiente de la información.
Documenté la API exhaustivamente utilizando Swagger, facilitando la integración y el mantenimiento.
Desarrollé pruebas unitarias para garantizar la estabilidad y fiabilidad del sistema.
Mejoré la interfaz de administración con la plantilla Jazzmin, optimizando la experiencia del usuario.
Backend
WTS
Me encargue del desarrollo del backend de la aplicación Cvive, destinada a almacenar y gestionar arboles genealógicos
Desarrollé y desplegué una API RESTful robusta utilizando Django, facilitando la gestión de relaciones familiares complejas a través de una estructura de grafo.
Implementé un algoritmo de reconocimiento facial con TensorFlow, permitiendo la comparación de rostros entre familiares.
Diseñé e integré dos bases de datos: Neo4j (grafo) y PostgreSQL (usuarios), optimizando el almacenamiento y la recuperación de datos.
Implementé un sistema de autenticación seguro utilizando JSON Web Token.
Desarrollé la lógica para la administración de cuestionarios de salud, proporcionando análisis de riesgo personalizados basados en datos genealógicos.
Creé una interfaz de administración visual con Django para la gestión de cuestionarios de salud y preguntas frecuentes.
Documenté la API con Swagger y aseguré la estabilidad del código mediante pruebas unitarias.
Proporcioné soporte para la aplicación móvil frontend, gestionando preguntas y respuestas frecuentes organizadas por categorías.
Educación
Ingenieria en Ciencias de la Computación
Informática y Ciencias de la Computación
Universidad Agraria de La Habana 'Fructuoso Rodríguez Pérez'
Tesis
IAEstadosDeMaduracion
IAEstadosDeMaduracion es una plataforma web completa en Django, diseñada para proporcionar una plataforma de entrenamiento de sistemas de visión por computadoras basados en redes convolucionales. Esta herramienta permite a los usuarios almacenar y gestionar datasets de imágenes de frutos, que posteriormente pueden ser utilizados para el entrenamiento de una red neuronal convolucional.
La interfaz de esta plataforma web es muy cómoda y ofrece múltiples opciones de configuración para el entrenamiento de la red neuronal. Estas opciones permiten limitar el número máximo de épocas para el entrenamiento, almacenar solo el mejor modelo obtenido y detener el entrenamiento al alcanzar cierto límite de precisión. Durante el proceso de entrenamiento, IA Estados de Maduración proporciona gráficos que muestran la estadística del progreso, como la precisión y la pérdida.
Al finalizar el entrenamiento, se muestra una matriz de confusión que presenta la precisión real del modelo neuronal resultante. Una vez que se han creado varios modelos neuronales para diferentes tipos de frutos, la plataforma permite a los usuarios clasificar automáticamente sus imágenes utilizando el modelo neuronal que mejor precisión haya alcanzado para su tipo de fruto. Esta herramienta es una excelente opción para evaluar la calidad de los sembrados de campos agrícolas, ya que no se requiere sacrificar una parte de la producción en el proceso. Es una herramienta útil para científicos, agricultores y cualquier persona interesada en clasificar imágenes de frutos según sus estados de madurez.