Desarrollador RPA y Python en Neiva, Colombia
Desarrollo bots que eliminan trabajo manual en facturación, cartera y glosas del sector salud. También construyo modelos de machine learning, APIs con FastAPI y dashboards que otras personas pueden usar.
Jun 2026 – actual
IT Management
May 2022 – ene 2026
Cloud Boosting Services S.A.S. (Enube)
Cada proyecto parte de una pregunta de negocio. Los datos son públicos o simulados, y el código está en GitHub.
¿Cuánto se va a vender de cada producto para planear inventario?
Pipeline completo: ETL en SQLite, 23 variables, ensamble de XGBoost, LightGBM y Gradient Boosting, API en FastAPI y dashboard en Streamlit.
2,49 %
de error medio (MAPE) sobre 73.000 registros de ventas simulados.
¿Por qué se retrasan los domicilios y cuánto van a tardar?
Analicé el efecto del tráfico, el clima y la distancia, entrené un modelo que estima el tiempo de entrega y armé un simulador de escenarios.
El tráfico es el factor que más retrasa las entregas; el clima adverso lo empeora.
¿Qué clientes están por irse y por qué?
Limpieza y feature engineering, modelo Random Forest y una app en Streamlit para simular un cliente y ver su riesgo en tiempo real.
Los clientes con menos de 6 meses y mucho contacto con soporte son los de mayor riesgo.
¿Cómo crecer en ventas sin perder margen?
Generé un caso de negocio consistente, lo analicé con Python y SQL y construí un dashboard en Streamlit por segmento, canal y categoría.
Identifica qué canales y categorías venden más pero dejan menos utilidad, y qué clientes están cerca de abandonar.
¿A qué clientes cobrar primero?
Segmenté la cartera por niveles de mora, clasifiqué el riesgo y calculé indicadores financieros en un dashboard de Power BI.
Un grupo pequeño de clientes con mora alta concentra la mayor parte del riesgo.
¿Se puede anticipar qué vuelos van a salir tarde?
ETL en Python, variables de tiempo, clima y ruta, modelo Random Forest evaluado con ROC-AUC y dashboard ejecutivo.
El clima severo, las horas pico y la distancia explican la mayoría de los retrasos.
¿Qué productos y clientes mueven las ventas?
Consultas SQL, exploración en Jupyter y un dashboard en Power BI sobre dos años de ventas.
Las ventas son estacionales y los clientes premium tienen el mayor gasto promedio.
Llevo 4 años en tecnología, más de 3 en trabajo 100 % remoto. Empecé en soporte e infraestructura IT y hoy desarrollo automatizaciones que ahorran horas de digitación y reducen errores en procesos administrativos.
Me interesan roles de desarrollo RPA, automatización y datos, remotos o en Neiva. Documento cada proceso para que el equipo pueda operarlo sin depender de mí.
Si tienes una vacante o un proceso que automatizar, escríbeme.