luciano albanes

Estudiante de Desarrollo de Software. Me interesa el backend: arquitectura, diseño de sistemas y contenedores. También trabajo con datos: limpieza, modelos predictivos y visualización.

experiencia

  • 2019–hoy

    Consultor IT, GNC La Pausa

    • Consultoría y soporte IT de la estación de servicio.
    • Desarrollé y mantengo un servicio en Python (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Docker) que extrae las cargas de los surtidores, las almacena y las expone por API. En producción desde 2023; analizo esos datos con R y Python.
    • Relevé el negocio y diseñé el modelo de datos y la arquitectura del ERP de la estación: despachos, pagos, inventario y rendiciones. Actualmente en diseño.

proyectos académicos

  • 2022

    Inteligencia Artificial I, UNCuyo · repo

    Python y R: análisis exploratorio, árboles de decisión ID3 con validación cruzada, agentes, búsqueda y satisfacción de restricciones.

  • 2021

    Algoritmos y Estructuras de Datos II, UNCuyo · repo

    Árboles AVL y rojo-negro, grafos, diccionarios y programación dinámica en Python, con análisis de complejidad.

formación

  • 2025–hoy

    Tecnicatura Universitaria en Desarrollo de Software

    Instituto Tecnológico Universitario (ITU), UNCuyo, sede Junín

    • Primer año completo: 13 materias promocionadas, promedio 9,85.
    • En curso: Bases de Datos Avanzadas (MongoDB), Diseño de Software (Java y patrones), Computación en la Nube, Metodología y Testing, Sistemas Operativos Aplicados.
  • 2020–2025

    Licenciatura en Ciencias de la Computación (estudios parciales)

    Facultad de Ingeniería, UNCuyo

    • Aprobadas: Algoritmos y Estructuras de Datos I y II, Paradigmas de Programación, Sistemas Operativos, Arquitectura de Computadoras y Probabilidad y Estadística, entre otras. Promedio 8,71.
    • Inteligencia Artificial I regularizada en 2022.
  • cert.

    Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) · verificar

stack

  • desarrollo

    Python, FastAPI, SQLAlchemy, Java, JavaScript, Docker, Linux, Git, Azure

  • datos

    SQL, PostgreSQL, MongoDB, modelado relacional, R