Ingeniero de software enfocado en IA / Universitat Autònoma de Barcelona
Diseño y construyo software que une inteligencia artificial, datos y producto — con rigor y cuidado por el detalle.
stack · en bucle
48 tecnologías
/* manifesto */ principios
No construyo demos: construyo sistemas que se usan, se mantienen y mejoran con el tiempo — desde el modelo hasta el píxel, con rigor y cuidado.
Sebastián Malbaceda · Ingeniero de software enfocado en IA
01 — Sobre mí
Soy Sebastián Malbaceda Leyva, estudiante de Ingeniería Informática con mención en Computación en la Universitat Autònoma de Barcelona.
Combino análisis de datos, programación y diseño de sistemas para construir tecnología con impacto real. He trabajado en visión por computador, machine learning, robótica y producto web.
Creo en el aprendizaje continuo y en cuidar el detalle: este sitio está hecho con Astro + Tailwind, tipografía editorial y mucho café.
Diseño desde la arquitectura hasta el píxel: modelos, APIs, datos e interfaz como un solo sistema coherente.
Prefiero experimentos bien diseñados y métricas honestas a resultados impresionantes sin fundamento.
Construyo para que se use: accesible, mantenible y con atención al detalle en cada interacción.
Sebastián Malbaceda
Ingeniero de software enfocado en IA
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Proyectos
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Stack
2022
Desde
02 — Trabajo seleccionado
Una selección curada que combina inteligencia artificial, visión por computador, robótica y producto web.
Plataforma de gestión clínica hospitalaria que centraliza medicación, cuidados de enfermería e información del paciente. Panel unificado por rol con mapa de camas en tiempo real y traspaso de turno digitalizado.
Trabajo de Fin de Grado sobre predicción del precio del oro con machine learning. Análisis de ~60 variables macroeconómicas, selección rigurosa de características y comparativa de modelos hasta XGBoost.
Detección de baches en carreteras mediante visión por computador y deep learning. Redes convolucionales para identificar y clasificar el estado del asfalto en tiempo real desde un dispositivo móvil.
Robot guía asistencial para personas con discapacidad visual. Integra sensores ultrasónicos, cámara de profundidad y algoritmos de navegación autónoma para detectar obstáculos y guiar con seguridad.
Videojuego 3D educativo que enseña física gravitacional. Simulación interactiva de cuerpos celestes, órbitas y fuerzas gravitatorias con fines didácticos.
Caso práctico de Kaggle sobre consumo de alcohol en estudiantes. EDA exhaustivo, feature engineering con variables demográficas y socioeconómicas, y comparativa de modelos de clasificación.
03 — Capacidades
Tecnologías, frameworks y métodos con los que trabajo día a día — organizados por dominio.
Multiparadigma, de bajo a alto nivel
Trabajo entre sistemas de bajo y alto nivel — del assembly y C a las APIs web y los LLMs — eligiendo la herramienta correcta para cada problema.
ML, visión y lenguaje
Interfaces rápidas y accesibles
APIs y sistemas distribuidos
Del dato al despliegue
Ingeniería con criterio
04 — Trayectoria
Universitat Autònoma de Barcelona
Inicio de grado. Fundamentos de programación, matemáticas y arquitectura de computadores.
Proyectos académicos
Primeros proyectos completos: un videojuego 3D educativo de física y una plataforma e-commerce MVC.
UAB · Kaggle · hackathons
FixMyRoad (visión por computador), OrionWay (robótica asistencial), NexoMed (healthtech) y CasKaggle.
UAB
Gold Price Prediction: pipeline de ML end-to-end con ~60 variables y comparativa de modelos hasta XGBoost.
Barcelona, remoto
Construyendo este portfolio y nuevos side-projects alrededor de IA aplicada. Abierto a prácticas.
05 — Ahora
Una instantánea de lo que estudio, investigo y construyo este trimestre.
Ingeniería Informática — mención Computación
LLMs, RAG y agentes autónomos
Este portfolio + nuevos side-projects
06 — Escritos
Mi Trabajo de Fin de Grado sobre la predicción del oro usando ~60 variables macroeconómicas, feature engineering riguroso y comparativa de modelos desde regresión lineal hasta Random Forest.
Cómo construí FixMyRoad, un sistema de deep learning capaz de detectar y clasificar el deterioro del asfalto en tiempo real usando redes neuronales convolucionales.
Análisis exploratorio y modelado predictivo utilizando técnicas de machine learning para identificar patrones de consumo de alcohol en estudiantes de secundaria.
07 — Contacto
Abierto a prácticas, colaboraciones y proyectos. Cuéntame tu idea — leo cada mensaje.
Ya sea una idea, un proyecto o simplemente un saludo.
sebastian.malbaceda.leyva@gmail.com