Piero

Desarrollé una aplicación en Kotlin integrada con el algoritmo de Deep Learning YOLOv8n para el conteo automático de postlarvas de Colossoma macropomum, en el marco del proyecto Aquarec del IIAP., Implementé Coroutines para ejecutar tareas en segundo plano, manejando flujos de datos asíncronos., Simplifiqué el manejo de hilos y callbacks en código asíncrono, optimizando el rendimiento de la aplicación.

Desarrollé algoritmos de Deep Learning para el conteo automático de postlarvas de Colossoma macropomum, aumentando aproximadamente la precisión en detección en un 94%, sensibilidad en un 91%, F1-Score en un 91%, precisión en el conteo en un 94%., Generé datasets especializados mediante técnicas avanzadas de preprocesamiento y aumento de datos., Entrené y evalué modelos como Faster R-CNN, Grid R-CNN, PicoDetNet Lite y YOLOv8n en servidores de alto rendimiento, reduciendo el tiempo de procesamiento a 1 minuto y 26.5 segundos.

Implementé técnicas de segmentación semántica utilizando SegFormer para eliminar fondos en imágenes, mejorando la calidad del dataset., Diseñé y desarrollé software de escritorio con Python y PyQt5, incrementando la eficiencia en el procesamiento de imágenes en un 30-40%., Automaticé el despliegue de software utilizando PyInstaller e Inno Setup, facilitando su distribución y uso., Elaboré un informe formal en Word, cumpliendo con los lineamientos requeridos por la institución y garantizando una documentación clara y detallada.

Realicé análisis y etiquetado de imágenes de postlarvas de Colossoma macropomum, contribuyendo al desarrollo de algoritmos de detección y conteo., Colaboré con el equipo de investigación en la preparación y organización de datos para proyectos de visión por computadora.

Soporté y desarrollé nuevos módulos para la aplicación móvil Punto D'Venta Izipay, mejorando funcionalidades offline y online, optimizando el uso de base de datos MySQL., Diseñé y desplegué un sistema web en Google Cloud Platform, optimizando rendimiento, escalabilidad y la integración con MySQL., Implementé metodologías SCRUM, incrementando la eficiencia del equipo en un 30%., Optimizé módulos del sistema web estructurados en MVC, mejorando la experiencia de usuario y reduciendo tiempos de carga., Configuré y gestioné un entorno Docker para simplificar el despliegue del sistema web, desarrollando stacks personalizados: uno con APACHE2 para una configuración tradicional y de rápido levantamiento, y otro con NGINX + PHP-FPM, optimizado para mayor rendimiento y escalabilidad.

Gestioné dos invernaderos en Quistococha-IIAP, proporcionando soporte a dos prototipos de usuarios del servidor., Diseñé esquemas de conexión para módulos, sensores y dispositivos externos utilizando Fritzing., Refactoricé y desarrollé código para Arduino MEGA 2560 R3, permitiendo el monitoreo y control de variables como temperatura, humedad e iluminancia., Programé la operación de extractores, pulverizadores y sistemas de riego, optimizando horarios y mejorando la eficiencia energética., Configuré el almacenamiento local de datos en microSD y la transmisión de datos al sistema web IIAP IoT mediante el protocolo MQTT., Implementé metodologías XP en el proyecto.

Generé un inventario digital de equipos de hardware y software en Excel y brindé apoyo parcial en la elaboración de memorandos (solicitudes de artículos electrónicos) en Word para la dirección de GESCON., Redacté informes de avance en Word y presenté resultados en PowerPoint, agilizando la comunicación y toma de decisiones., Gestioné el supercomputador Manatí con Rocky Linux, optimizando el uso de recursos y brindando soporte a más de 20 usuarios., Implementé un sistema web "MediaWiki" para documentación técnica que permitía exportar reportes y guias en Word y Excel de forma estructurada y formal, mejorando la accesibilidad a manuales en un 40%., Entrené y evalué algoritmos de Machine Learning para procesamiento de video, detección de objetos, segmentación de instancias, aumentando la precisión de detección y segmentación en un 82.96% aproximadamente.