Franco Sebastian Gutierrez — Software Developer

01 Software

Herramientas internas y aplicaciones web.

Dos sistemas en Go que automatizan trabajo administrativo, inventario y actas, y una demo frontend en React.

01Herramientas internas

Sistema de Inventario

Del Excel a SQL Server, con gestión web del inventario.

Pasantía · Casa de Gobierno de la Provincia del Chaco

Captura real de Sistema de Inventario con datos de ejemplo. — Interfaz real · Datos de ejemplo

Desafío: El inventario se buscaba y administraba a mano en planillas de Excel.
Resultado: Gestión web con SQL Server: búsqueda, filtros, préstamos e historial de movimientos.

Mi aporte: Desarrollo individual
Estado: En desarrollo avanzado
Alcance: Backend en Go con SQL Server para equipos, insumos, préstamos e historial de movimientos. Importa y exporta Excel para migrar y respaldar datos.
Stack: Go
SQL Server
excelize
Docker Compose

Código privado · herramienta interna

Más detalles

Aplicación interna en Go para administrar equipos, stock de insumos, préstamos e historial de movimientos desde una interfaz web, con resumen y reportes.

Problema: La búsqueda y administración manual del inventario en Excel dificultaba acceder a la información y gestionar los dispositivos.
Solución: Una API REST en Go con interfaz web: CRUD, búsqueda, filtros, orden y paginación. Los datos viven en SQL Server; Excel queda para importar y exportar.

Capas separadas: handlers HTTP, servicios con la lógica de negocio y repositorios intercambiables (SQL Server o Excel) detrás de una misma interfaz.
Migraciones SQL y herramientas de línea de comandos para preparar la base y migrar los datos desde las planillas.
Movimientos de stock (entrada, salida, ajuste y transferencia), préstamos con vencimiento al cierre de la jornada, resumen y reportes.
Docker Compose con un contenedor endurecido: sistema de archivos de solo lectura, sin privilegios adicionales y logs rotados.
Tests en Go para handlers, servicios y repositorios, y tests del frontend.

02Automatización administrativa

Generador de Actas

Documentos administrativos, generados desde la web.

Pasantía · Casa de Gobierno de la Provincia del Chaco

Captura real de Generador de Actas con datos de ejemplo. — Interfaz real · Datos de ejemplo

Desafío: Cada acta requiere completar datos, validarlos y producir el documento en el formato correcto.
Resultado: Un formulario web genera el acta en DOCX y PDF, con nombre de archivo automático.

Mi aporte: Desarrollo individual
Estado: Terminado
Alcance: API HTTP e interfaz web para generar DOCX y convertirlos a PDF con LibreOffice.
Stack: Go
LibreOffice
Docker Compose
Proxmox

Código privado · herramienta interna

Más detalles

Sistema en Go que genera actas dinámicas en DOCX y automatiza su conversión a PDF con LibreOffice headless.

Problema: La preparación de actas administrativas requiere completar información, validar los datos y producir documentos en los formatos necesarios.
Solución: Una interfaz web conectada a una API HTTP genera los documentos, asigna nombres automáticos a los archivos y los convierte de DOCX a PDF.

API HTTP en Go e interfaz web para la carga de datos y generación de actas.
LibreOffice en modo headless para automatizar la conversión de DOCX a PDF.
Docker y Docker Compose para ejecutar el servicio desplegado en Proxmox.

03Frontend / Demo visual

Horizonte Global

Landing y CRM para una agencia de viajes.

Proyecto freelance

Captura del dashboard original de Horizonte Global, demo frontend con datos simulados. — Demo frontend · Datos simulados

Desafío: Presentar la agencia y organizar clientes y trámites migratorios en una misma interfaz.
Resultado: Landing multilingüe y CRM navegable en React, como demo visual con datos simulados.

Estado: Demo frontend
Alcance: Landing multilingüe y CRM navegable en React con datos simulados; sin backend ni base de datos.
Stack: React
React Router
Tailwind CSS
Vite

Ver repositorio

Más detalles

Prototipo frontend para una agencia de viajes y movilidad internacional. Incluye una landing multilingüe y un CRM con clientes, casos, documentos, calendario y equipo, usando datos simulados.

Problema: Presentar la propuesta de la agencia y explorar visualmente cómo organizar clientes y procesos migratorios en una misma interfaz.
Solución: Una landing y un dashboard navegables en React. El alcance es una demo visual: no incluye backend, base de datos ni integración real con APIs.

Componentes para landing y dashboard, con navegación mediante React Router.
Tailwind CSS, Framer Motion y Lucide para estilos, transiciones e iconos.
Datos simulados en el propio frontend. El repositorio no contiene backend ni base de datos.

02 ML & Data

Modelos, inferencia y análisis de datos.

Tres proyectos de AnyoneAI: un servicio de clasificación de imágenes, la comparación de modelos de riesgo crediticio y un pipeline ELT.

04Visión por computadora

Clasificador de imágenes

API de clasificación con ResNet50 preentrenada. Streamlit permite cargar imágenes y Redis coordina el procesamiento de las predicciones.

Python
FastAPI
Streamlit
TensorFlow / Keras
Redis
Docker Compose

Ver repositorio

Interfaz Streamlit del clasificador con la imagen de un tucán y la predicción toucan. — Interfaz del proyecto · Ejemplo de inferencia con un tucán

Enfoque técnico

Separación de la interfaz, la API y el worker de inferencia en servicios con Docker Compose.
El worker recibe trabajos desde una cola Redis y guarda la clase predicha y su puntuación con el identificador del trabajo.
Las imágenes se redimensionan a 224 × 224 píxeles y se preprocesan para ResNet50. Se devuelve la categoría con mayor puntuación entre las clases de ImageNet.
El alcance es integrar un modelo preentrenado con una API y una interfaz de carga; las categorías disponibles son las de ImageNet.

05Modelos predictivos

Home Credit: riesgo crediticio

Análisis de 307.511 solicitudes de crédito y comparación de regresión logística, Random Forest y LightGBM para estimar el riesgo de dificultades de pago.

0,7551ROC AUC · ValidaciónLightGBM · 49.202 solicitudes en validación.

Logistic Regression
Random Forest
LightGBM

Ver repositorio Ver evaluación

Gráfico del notebook: distribución de las 246.008 solicitudes de entrenamiento, con 8,03% de casos con dificultades de pago. — Exploración del dataset de entrenamiento · 8,03% con dificultades de pago

Enfoque técnico

Dataset: 246.008 solicitudes para entrenamiento y 61.503 para test. Del conjunto de entrenamiento se reserva un 20% para validación: 196.806 para entrenar y 49.202 para evaluar, con semilla 42.
ROC AUC en validación: 0,6772 con la regresión logística inicial, 0,7465 al integrarla en un pipeline, 0,7323 con Random Forest ajustado y 0,7551 con LightGBM.
LightGBM usa early stopping y alcanza su mejor iteración en la ronda 218. El resultado corresponde a la validación usada durante el ajuste, no al conjunto de test.
Métricas de las salidas guardadas en el notebook; el experimento no se volvió a ejecutar para este portfolio.

06Ingeniería y análisis de datos

Ingresos y tiempos de entrega

Pipeline ELT para analizar ingresos y tiempos de entrega, segmentar por estados y categorías y visualizar tendencias del negocio.

Python
Pandas
SQLite
SQL

Ver repositorio

Enfoque técnico

Extracción, carga y transformación de datos para su consulta en SQLite mediante SQL.
Análisis de ingresos y tiempos de entrega con segmentación por estados y categorías, y visualización de resultados.

03 Servicios

¿En qué puedo ayudarte?

Trabajo de forma remota con equipos y clientes de Argentina y otros países, en desarrollo de software y en machine learning.

Software

Herramientas internas a medida
Sistemas web para gestionar inventario, stock, préstamos u otros procesos que hoy viven en planillas, con base de datos y acceso desde el navegador.
Ejemplo: Sistema de Inventario
Automatización de documentos
Actas, informes o formularios generados en DOCX y PDF a partir de datos cargados en una web, sin copiar y pegar.
Ejemplo: Generador de Actas
Sitios y aplicaciones web
Landings y paneles en React para presentar un negocio u organizar clientes y procesos.
Ejemplo: Horizonte Global

ML & Data

Análisis de datos
Limpieza, exploración y consultas sobre tus datos para entender ventas, tiempos o tendencias del negocio.
Ejemplo: Ingresos y tiempos de entrega
Modelos predictivos
Comparación de modelos y métricas de validación para estimar riesgos o resultados a partir de datos históricos.
Ejemplo: Home Credit
Integración de modelos en tu sistema
Modelos servidos a través de una API para clasificar imágenes o datos dentro de una aplicación.
Ejemplo: Clasificador de imágenes

Contame tu proyecto

04 Perfil

Tan cómodo construyendo una API como entrenando un modelo.

Soy Franco, desarrollador de software. Trabajo en dos frentes con la misma dedicación: el desarrollo web y backend, y el machine learning.

En web construyo APIs, herramientas internas e interfaces con Go, Python y React, y me ocupo de cómo se despliegan con Docker y Linux.

En machine learning, con formación en AnyoneAI, analizo datos, entreno y comparo modelos con Scikit-learn y LightGBM, e integro modelos en servicios con FastAPI y Redis.

Puedo sumarme a un equipo desde cualquiera de los dos lados y aprovecho los proyectos que necesitan ambos.

Ver mi perfil de GitHub

Rol: Desarrollo web, backend y ML
Lenguajes principales: Go · Python · JavaScript
Ubicación: Chaco, Argentina · trabajo remoto
Idiomas: Español nativo · inglés avanzado
Disponible para: Empleo y freelance, Argentina y exterior

Experiencia y formación

Pasantía
Desarrollo de software
Casa de Gobierno de la Provincia del Chaco · desde abril de 2026
Herramientas internas en Go: Sistema de Inventario con SQL Server y Generador de Actas, desplegados con Docker en Proxmox.
Freelance
Desarrollo web
Proyectos para clientes
Horizonte Global: landing multilingüe y CRM en React para una agencia de viajes.
Formación
Machine Learning
AnyoneAI
Clasificador de imágenes, Home Credit y pipeline ELT de ingresos y entregas.
Estudios
Tecnicatura Universitaria en Programación
UTN · Facultad Regional Resistencia
En curso desde 2022.

Herramientas y dónde se usan

Backend: Go · Python · FastAPI; Inventario, Actas, Clasificador
Frontend: React · TypeScript · JavaScript · HTML · CSS; Horizonte Global, Actas, Gestor de Ingresos
Datos: SQL Server · PostgreSQL · SQLite · SQL · Redis · Excel / excelize; Ingresos, Clasificador, Inventario
Infraestructura: Docker · Docker Compose · Linux · Proxmox; Actas, Clasificador
Data & ML: Pandas · Scikit-learn · TensorFlow / Keras · LightGBM; Home Credit, Clasificador
También trabajé con: Django / DRF · PHP / Laravel · Java · C · C#

05 Contacto

¿Tenés un puesto para cubrir o un proyecto en mente?

Estoy disponible para oportunidades laborales y proyectos freelance, en Argentina y otros países. Escribime por el canal que te quede más cómodo.

Web, backend y machine learning.

Herramientas internas y aplicaciones web.

Sistema de Inventario

Generador de Actas

Horizonte Global

Modelos, inferencia y análisis de datos.

Clasificador de imágenes

Home Credit: riesgo crediticio

Ingresos y tiempos de entrega

¿En qué puedo ayudarte?

Software

Herramientas internas a medida

Automatización de documentos

Sitios y aplicaciones web

ML & Data

Análisis de datos

Modelos predictivos

Integración de modelos en tu sistema

Tan cómodo construyendo una API como entrenando un modelo.

Experiencia y formación

Herramientas y dónde se usan

¿Tenés un puesto para cubrir o un proyecto en mente?

Captura del proyecto