OPEN TO WORK · Remoto

CM

Carlos Morales

Backend Developer - Recien egresado

El motor
invisible.

Desarrollador Backend recien egresado. Construyo sistemas con arquitecturas reales, microservicios, pipelines de AI, trading algoritmico y analisis de datos. Busco mi primera oportunidad remota.

Ver proyectos Descargar CV

const developer = {
  rol: "Backend Developer",
  nivel: "Recien egresado",
  stack: [
    "Node.js", "FastAPI",
    "NestJS", "PostgreSQL",
    "Docker", "Redis"
  ],
  proyectos: 3,
  disponible: true
};

await developer.contratar();

# Proyectos

Lo que he construido

Tres sistemas con arquitecturas reales. Microservicios, AI, datos financieros y trading algorítmico.

rag-helpdesk.app

rag-helpdesk.app

rag-helpdesk.app

1 / 3

[ AI / BACKEND ] Funcional

Helpdesk con RAG

Sistema de asistencia inteligente con recuperación aumentada

Problema

Los chatbots genéricos consumen tokens en exceso respondiendo sin contexto relevante.

Solución

Pipeline RAG con ChromaDB: solo se envía contexto relevante a la AI, reduciendo tokens. Cache Redis para queries repetidas.

Arquitectura

NestJS como capa de seguridad (auth, usuarios, validación de archivos) + FastAPI para el pipeline AI con DeepSeek.

FastAPI NestJS ChromaDB PostgreSQL Redis DeepSeek API Podman

GitHub →

audit-cv.app

audit-cv.app

audit-cv.app

1 / 3

[ AI / BACKEND ] Funcional

Audit CV

Screening de candidatos con IA: puntuación, cobertura y brechas explicadas

Problema

Revisar decenas de CVs contra una vacante a mano es lento, inconsistente entre revisores, y no deja rastro claro de por qué se descartó a alguien.

Solución

Un LLM analiza cada CV contra la descripción del puesto y devuelve una puntuación, un porcentaje de cobertura de requisitos y un desglose de habilidades cumplidas y faltantes — con reglas de consistencia forzadas por prompt para que la puntuación y las razones mostradas siempre cuenten la misma historia. Extrae también correo, teléfono y enlaces de contacto directo del PDF por expresión regular.

Arquitectura

FastAPI + LangChain orquestando DeepSeek para el análisis y la traducción, PostgreSQL para persistencia bilingüe (ES/EN generado una sola vez), y Vue 3 + Pinia en el frontend. Stack completo empaquetado en contenedores Podman con Nginx como proxy inverso.

FastAPI LangChain DeepSeek API PostgreSQL SQLAlchemy Vue 3 Pinia vue-i18n Podman Nginx

GitHub →

[ DATA / AI ] En desarrollo

Análisis Financiero con AI

Visualización inteligente de datos de cobranza y ventas

Problema

Los módulos de cobranza y ventas generan datos que nadie analiza porque interpretar grandes volúmenes manualmente es inviable.

Solución

FastAPI procesa los datos y se los envía a la AI, que interpreta el contexto financiero, genera la gráfica correspondiente y da recomendaciones concretas.

FastAPI NestJS PostgreSQL Python

GitHub →

# Stack

Herramientas que manejo

Backend

Node.js NestJS FastAPI Python REST APIs WebSockets

Bases de datos

PostgreSQL MySQL Redis ChromaDB Supabase

DevOps & Infra

Docker Podman Git Linux

# contacto

¿Trabajamos juntos?

Recién egresado, disponible para trabajo remoto como becario o junior. Aprendo rápido y construyo en serio.

carlosmorales.dev.mx@gmail.com LinkedIn GitHub

Carlos Morales

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Lo que he construido

Helpdesk con RAG

Audit CV

Análisis Financiero con AI

Herramientas que manejo

Backend

Bases de datos

DevOps & Infra

¿Trabajamos juntos?

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