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Construyo software que
ahorra tiempo real.

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Soy Dylan Cobos, Ingeniero de Software & Data Analyst. Automatizo procesos, construyo APIs y convierto datos en decisiones — con resultados medibles, no promesas.

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98% menos tiempo en reportes
12+ proyectos entregados
3+ años de experiencia
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Dylan Cobos — Ingeniero de Software & Data Analyst
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Python · TypeScript · SQL · React · n8n · OpenAI/Claude
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// 01. sobre mí

¿Quién soy?

Soy Ingeniero de Software & Data Analyst. Mi especialidad: encontrar el proceso manual que le cuesta horas a un equipo y reemplazarlo con software que lo hace en minutos.

Trabajo con Python, JavaScript y herramientas de datos. He construido desde pipelines de reportes automáticos que redujeron 4 horas de trabajo a 5 minutos, hasta APIs backend y modelos de machine learning aplicados.

No me contratan por escribir código — me contratan por resolver problemas. El código es solo la herramienta.

Lenguajes & Datos

Python JavaScript SQL Pandas Excel / VBA

Ingeniería

Node.js React TypeScript REST APIs Google Apps Script Git Cisco / Redes

Análisis & ML

Machine Learning Data Analysis n8n OpenAI API Claude API Automatización Visualización
0+
Proyectos completados
0+
Años de experiencia
0%
Reducción de tiempo lograda
∞
Ganas de aprender

// 02. proyectos

Resultados, no solo código

Cada proyecto resolvió un problema real. Estos son los de mayor impacto:

★ Caso destacado

Recepcionista IA para Clínica Dental — WhatsApp + GPT

Problema Los pacientes escriben por WhatsApp a cualquier hora. Cada mensaje sin responder fuera de horario es un lead perdido, y agendar cada cita a mano consume al equipo de recepción.
Solución Workflow en n8n donde GPT clasifica cada mensaje (cita, urgencia o consulta), extrae nombre, tratamiento y fecha deseada, verifica disponibilidad en Google Calendar, crea la cita y envía la confirmación por WhatsApp. Las urgencias avisan al móvil de la clínica al instante.
Respuesta en segundos, 24/7

Cero leads sin responder: clasificación, agenda y confirmación 100% automáticas, sin intervención humana.

n8n GPT-4o WhatsApp API Google Calendar
↗ Ver código y demo
★ Nuevo · Caso destacado

Radar de Tasas de Tarjetas de Crédito — POC para Finti

Problema Mantener un comparador con 200+ productos financieros actualizado a mano consume horas del equipo y se desactualiza rápido: las tasas de tarjetas de crédito en Colombia cambian mes a mes.
Solución Pipeline en Python + workflow de n8n que trae la tasa oficial de cada banco desde la Superintendencia Financiera (datos.gov.co), normaliza bancos y segmentos, enriquece el detalle por tarjeta con IA, detecta cambios de tasa entre corridas y exporta JSON/CSV listos para el comparador.
200+ productos actualizados solos

Fuente oficial en vez de scraping frágil: corrida semanal automática con alertas cuando una tasa cambia.

Python n8n OpenAI Datos abiertos
↗ Ver código
★ Nuevo · Caso destacado

Inversor-IA — Analista de Inversiones Personal

Problema Revisar un portafolio en serio — señales técnicas, fundamentales, noticias y catalizadores por cada posición — toma horas al mes, y sin un método es fácil decidir por impulso.
Solución CLI en Python que recolecta datos de mercado con caché local, calcula señales técnicas y fundamentales y genera con Claude (API de Anthropic) tesis de inversión razonadas por posición. Incluye reporte mensual, dashboard y un scorecard que audita las tesis del mes anterior.
Revisión mensual completa en minutos

Tesis razonadas y auditables por posición — nunca predice precios: evalúa condiciones actuales con razonamiento verificable.

Python Claude API SQLite yfinance
🔒 Repo privado — demo bajo pedido
★ Caso destacado

Automatización de Reportes Educativos

Problema Cada quincena, generar los reportes en PDF de múltiples colegios tomaba 4 horas de trabajo manual y era propenso a errores de transcripción.
Solución Pipeline en Python que consolida datos de múltiples fuentes, valida inconsistencias y genera todos los PDFs automáticamente con un solo comando.
4 horas → 5 minutos

−98% de tiempo y cero errores de transcripción desde su implementación.

Python Pandas PDF Automatización
★ Caso destacado

Análisis de Base de Datos SIMAT

Problema Las bases SIMAT del sector educativo llegaban fragmentadas y sin formato estándar, haciendo casi imposible el análisis comparativo entre colegios.
Solución Herramienta de consolidación y limpieza que unifica las bases y genera informes estadísticos automáticos por colegio y por quincena.
Informes en minutos

Análisis comparativos que antes no existían, disponibles para la toma de decisiones.

Python Excel Data Analysis
⚙️

Backend API REST

API RESTful con autenticación, manejo de base de datos y documentación completa. Arquitectura limpia y escalable para aplicaciones web.

Node.jsREST APIBackend
↗ Ver código
💰

Mi Plata — Finanzas Personales (PWA)

PWA local-first en pesos colombianos: deudas con método avalancha, bolsillos de ahorro, proyección de libertad financiera y regla anti-impulso de 24 horas. Instalable en el celular, sin servidor ni login.

ReactTypeScriptPWAFinanzas
↗ Ver código
📈

Automatizaciones con Apps Script

Flujos automáticos sobre Google Workspace: hojas de cálculo que se actualizan solas, correos programados e integración entre servicios.

Apps ScriptGoogle WorkspaceAutomatización
↗ Ver código

// 03. cómo trabajo

Mi proceso

El mismo método en cada proyecto, del más pequeño al más grande:

01

Entender el problema

Antes de escribir una línea de código, entiendo qué duele, a quién y cuánto cuesta. El mejor código es el que resuelve el problema correcto.

02

Diseñar simple

La solución más simple que funcione. Sin sobre-ingeniería: arquitecturas claras que cualquiera del equipo pueda mantener.

03

Construir e iterar

Entrego versiones funcionales rápido y las mejoro con feedback real. Comunicación constante, sin sorpresas al final.

04

Medir el impacto

Si no se puede medir, no se hizo. Horas ahorradas, errores eliminados, decisiones habilitadas — los números cuentan la historia.

// 04. blog técnico

Para ingenieros

Escritura técnica sobre lo que construyo: arquitectura, decisiones de diseño y lecciones trabajando con LLMs.

★ Último artículo

Inversor-IA: anatomía de un analista de inversiones con LLM que no confía en sí mismo

TL;DR Cómo construí en 3 días un sistema de tesis de inversión con Python y Claude — y por qué el 80% de la ingeniería está en desconfiar del modelo: validadores estructurales, menús cerrados, auditoría posterior y cero predicciones.
3 días · 12 commits · 111 tests

La calidad de un sistema con LLMs no vive en el prompt — vive en todo lo que construyes alrededor para no tener que confiar en él.

Python Claude API SQLite LLM Engineering
↗ Leer artículo → Ver todo el blog

// 05. contacto

¿Tienes un problema que el software puede resolver?

Estoy disponible para nuevos proyectos y oportunidades. Cuéntame qué necesitas y te respondo en menos de 24 horas.

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