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proyecto destacado

Spark Match

Copiloto de orientación vocacional con IA Generativa

TFP · UNI 2026En desarrollo activo

Una plataforma que acompaña a estudiantes a descubrir su camino profesional conversando con un agente inteligente: evalúa su perfil vocacional, calcula la afinidad con carreras y construye planes de acción con recursos reales — no un chatbot, sino un agente con razonamiento multi-paso, memoria y delegación a subagentes.

carreras analizadas
550+
instituciones
1.000+
regiones del Perú
25

Datos oficiales de Ponte en Carrera · MINEDU Perú

Presentación final del programa de especialización en IA Generativa y MLOps de la UNI, con la plataforma en funcionamiento.
  • Deep agent con 3 subagentes especializados y memoria de perfil del estudiante (langmem), basado en el modelo vocacional RIASEC de Holland.
  • Backend serverless con DDD y arquitectura orientada a eventos sobre Lambda y EventBridge; frontend Angular 22 con Signals e i18n.
  • Infraestructura multi-ambiente (dev/prod) con Terraform puro y CI/CD vía OIDC — cero access keys — con quality gates y análisis de seguridad.
  • MLOps de verdad: datasets versionados con DVC, experimentos trazados con MLflow y artículo académico con build automatizado en LaTeX.

La plataforma

El agente delega en subagentes especializados y muestra cada paso mientras razona.
Cada carrera se contrasta con cifras oficiales del MINEDU: tasa de admisión, duración, costo anual e ingreso mensual al egresar.
El informe se exporta en PDF con el detalle de cada programa recomendado.
Evaluación automatizada en LangSmith: evaluadores propios y comparación entre modelos.

Mi rol: lideré el diseño y la construcción de la plataforma de punta a punta — infraestructura, CI/CD, backend, frontend y el deep agent (400+ commits) — junto a mi equipo de apoyo en la investigación académica.

Organización en GitHubDeep agentInfraestructura