ML Engineer · NLP & Applied Cybersecurity · Aguascalientes, México
Ingeniero en Computación Inteligente egresado de la UAA (2026). Me especializo en sistemas de machine learning aplicados a ciberseguridad: detección de amenazas, explicabilidad de modelos y despliegue en producción. Actualmente en internship remoto de Machine Learning en FlyRank.
ML & Data
Deployment & Dev
Bases de datos & BI
PhishGuard — Sistema de detección de phishing (tesina)
Proyecto de tesina de licenciatura: sistema de detección de phishing con fusión tardía de modelos. Este repo queda congelado como entregable académico — todo el desarrollo posterior (mejoras de modelo y capa de producto) vive en email-threat-classifier.
Núcleo ML (tesina)
- MetaSubModel: Random Forest sobre 32 features de metadatos técnicos → ROC-AUC 0.9121
- TextSubModel: TF-IDF + Logistic Regression → ROC-AUC 0.9988
- Fusión tardía con gating (
θ_meta = 0.70): evita inferencia NLP en casos de alta confianza - Explicabilidad: SHAP TreeExplainer con 94% de coincidencia respecto a juicio experto
- Dataset: 164,563 registros de 7 fuentes públicas, deduplicados por MD5
email-threat-classifier — Evolución de PhishGuard hacia producto
Iteración activa de PhishGuard: mejoras de modelo (XGBoost, DistilBERT, calibración de probabilidad) y capa de producto completa.
- Extensión de navegador (Chrome/Brave) — detección en tiempo real en Gmail y Outlook Web
- Dashboard — monitoreo de predicciones, visualización SHAP y feedback loop
- Infraestructura: FastAPI · Docker · GitHub Actions CI · Git LFS
flyrank-capstone — Search Intelligence Capstone
Proyecto de investigación aplicada sobre datos reales de búsqueda del dataset de FlyRank: modelado predictivo, validación con splits time-aware, controles de fuga de datos, y publicación como research paper reproducible.
Stack: Python · DuckDB · scikit-learn · Hugging Face · GitHub Pages
| Proyecto | Descripción | Stack |
|---|---|---|
| leetcode-exercise | Práctica continua de algoritmos, estructuras de datos y SQL | Python · SQL |
| moodle-cluster-rpi | Clúster de 5 nodos Raspberry Pi corriendo Moodle con NFS, MariaDB federada y balanceo Apache. 150 usuarios simultáneos, 30× menos consumo energético | Linux · MariaDB · Apache · NFS |
| UAAWorks | Portafolio universitario — IA, datos y algoritmos | Python · Jupyter · C++ |
| mi-portafolio | Sitio web personal y portafolio | HTML · CSS · JavaScript |
- Cursando: internship remoto de Machine Learning en FlyRank — capstone de Search Intelligence
- Construyendo: extensión de navegador para email-threat-classifier (Chrome MV3 · Plasmo · TypeScript)
- Estudiando: SQL avanzado · Python para Data Science · Docker
- Próximo: EPAM DevOps Fundamentals (sep 2026) · ISC2 Certified in Cybersecurity (CC) (dic 2026)
