José María García Gutiérrez

Español: nativo
Inglés: B2 — capacidad para comunicación técnica, lectura de documentación y trabajo en entornos internacionales.

Líder del equipo de software — Loyola Teams TechLab 

• Lideré el desarrollo software de un vehículo autónomo a escala, participando en la integración de algoritmos de percepción, control y toma de decisiones.
• Coordiné la división de tareas del equipo, la validación de funcionalidades y la comunicación con otros perfiles técnicos del proyecto.

Prácticas extracurriculares en desarrollo software — AERTEC Solutions

Agosto 2024

• Realización de prácticas curriculares en tareas de desarrollo software dentro de un entorno profesional de ingeniería. Reconocido por la empresa por mi excelente nivel técnico, compromiso, profesionalidad y orientación a objetivos. Carta de recomendación personal por AERTEC Solutions disponible bajo solicitud.

Lenguajes: C++, Python, Java, SQL
IA y datos: Machine Learning, pandas, NumPy, scikit-learn, modelos predictivos
Software: Git, GitHub, Linux, VS Code, POO
Bases de datos: SQL, diseño relacional, normalización
Sistemas: redes, sistemas operativos, arquitectura software
Áreas: sistemas autónomos, neurociencia computacional, software embebido

liderazgo técnico · trabajo en equipo · resolución de problemas · comunicación técnica · orientación a objetivos

Estudiante de Ingeniería de Software en la Universidad Loyola con alto rendimiento académico y experiencia liderando el equipo software de un proyecto de vehículo autónomo a escala. Interés en inteligencia artificial, sistemas autónomos, desarrollo software y neurociencia computacional.

Comparación de predicciones cerebrales con TRIBE v2 · Python / IA / Neurociencia computacional / Modelos fundacionales

• Implementé un pipeline experimental con TRIBE v2 para comparar predicciones de actividad cerebral generadas por IA con resultados reales, analizando la coherencia entre las salidas del modelo y datos empíricos.
• El proyecto combina inteligencia artificial, análisis de datos y neurociencia computacional, con foco en la validación práctica de modelos predictivos aplicados a la neurociencia computacional