Hola, soy Carlos
Ingeniero de backend & data streaming enfocado en transformar eventos en información accionable con baja latencia y alta observabilidad.
Empecé como electricista industrial en un centro de datos: entender cableado, continuidad y tolerancia a fallos me enseñó que la fiabilidad nace del diseño. Esa curiosidad me llevó a aprender Python y después especializarme en Java + Spring Boot y ecosistemas de streaming.
Hoy construyo pipelines de eventos, microservicios y APIs apoyados en Kafka, Apache Flink, RabbitMQ, SQL/NoSQL y despliegues contenedorizados en Docker + Azure. También integro capas de interfaz (Angular / Android) cuando aporta valor de extremo a extremo o visión por computador (OpenCV + OCR).
Problemas que ataco
- Latencias inconsistentes en flujos críticos de datos
- Microservicios acoplados y difíciles de evolucionar
- Backpressure y gestión de picos en consumo de eventos
- Pérdida de visibilidad (logs aislados / métricas dispersas)
Principios de ingeniería
- Observabilidad primero: trazas, métricas y logs pensados antes de programar.
- Contratos evolutivos: APIs y esquemas versionados con estrategia clara.
- Backpressure consciente: control explícito de ritmo y buffering.
- Simplicidad estructurada: evitar complejidad accidental para acelerar aprendizaje.
Proyectos destacados
- Streaming (Gestamp): Señales IoT → Kafka → Flink → SQL Server + Azure (procesamiento en tiempo casi real).
- ScanCam: Monitoreo cámaras y control aforo con visión por computador.
- MovieSearch.es: Recomendación + búsqueda rápida (< 300 ms).
- PowerRoutine: Combinador inteligente de rutinas (+1.000 variaciones).
Enfoque actual
Busco evolucionar a un perfil integral que combine arquitectura distribuida, procesamiento streaming avanzado y diseño de plataformas observables con foco en latencia y resiliencia. Disfruto documentar decisiones y trade-offs para reducir deuda cognitiva de equipo.
