Oscar Javier Pérez Lora

Logros y Proyectos tipo

• Implemento asistentes conversacionales para una plataforma de e-learning. El sistema, desplegado en Google Cloud con Docker, utiliza un LLM especializado para responder preguntas de los estudiantes basándose en el material del curso, generar resúmenes de lecciones y crear cuestionarios de práctica.
• Desarrollo de un Agente de IA para la automatización integral al seguimiento del progreso estudiantil en Moodle. Este workflow extrae datos de avance directamente desde el webhook de Moodle. Posteriormente, procesa esta información mediante un flujo de trabajo inteligente en n8n, registra las actividades del estudiante en Microsoft SQL y, finalmente, envía notificaciones personalizadas y automáticas a los estudiantes a través de WhatsApp.

Fases y resultados

• Diseñé y ejecuté un pipeline de datos de extremo a extremo, procesando y unificando 129 indicadores de diversas fuentes mediante scripts en R y consultas avanzadas en PostgreSQL.
• Apliqué técnicas de reducción de dimensionalidad como el Análisis de Componentes Principales (ACP) para ponderar los factores de riesgo de manera objetiva y construí un modelo log-lin para calcular el riesgo de incidencia a nivel territorial.

• Para automatizar la generación de análisis, implementé un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que conecta modelos de lenguaje locales (LLMs) como Gemma y Phi con el corpus documental en Derechos Humanos y noticias recientes referentes a este tema a nivel territorial.
• Desarrollé el flujo completo utilizando Python, LangChain y Hugging Face para la vectorización de documentos y el diseño de prompts (Prompt Engineering), asegurando respuestas contextualizadas y precisas para los informes.

• Mapas de Riesgo interactivos que permiten al cliente tomar decisiones basadas en datos para la asignación de recursos.
• Sistema de generación automática de análisis que redujo significativamente los tiempos de elaboración de informes.
• Documentación técnica completa de toda la solución (pipeline de datos, modelo estadístico y arquitectura RAG), garantizando su reproducibilidad y escalabilidad.

Fases Clave y Entregables:

• Definí y estandaricé una línea base de más de indicadores alineados con estándares internacionales para medir y monitorizar las barreras de acceso.
• Realicé un mapeo y análisis exhaustivo de fuentes de datos, utilizando SQL para la extracción y R (Tidyverse) para la limpieza y preparación, garantizando la calidad y fiabilidad de la información.
• Entregué un informe estratégico sobre el estado de las fuentes de información, identificando aliados clave para la sostenibilidad del observatorio.

• Apliqué modelos estadísticos y análisis de datos en R (dplyr, ggplot2) para procesar grandes volúmenes de datos cuanitativos y cualitativos.
• Descubrí y documenté patrones, tendencias y correlaciones significativas que permitieron identificar las áreas geográficas y demográficas con mayores barreras de acceso a la justicia.
• Elaboré informes analíticos con recomendaciones basadas en datos para la formulación de políticas públicas preliminares.

• Diseñé y construí una serie de dashboards interactivos y pilotos de visualización en Power BI para la exploración de datos.
• Creé visualizaciones interactivas y modelado de datos con DAX para traducir hallazgos complejos en información clara y visualmente atractiva, permitiendo la identificación rápida de tendencias.
• Generé reportes automatizados que sirvieron como base para la toma de decisiones estratégicas dentro del Ministerio.