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CALIBRATION
TABULAR

Credit Risk Model

Modelo de riesgo de impago con evaluación rigurosa: pipeline sin fugas, comparación por validación cruzada, probabilidades calibradas, umbral de decisión por coste de negocio y análisis de error por segmento. Código en github.com/delcenjo/credit-risk.

Este caso de estudio entró en producción combinando dirección de arte, diseño UX/UI, motion design y desarrollo creativo en un único pipeline. El objetivo: que la navegación del producto se sintiera como una pequeña experiencia cinematográfica, no como otro catálogo.

Stack técnico: React, Three.js, GSAP + ScrollTrigger, GLSL shaders custom y Lenis para smooth scroll. Modelos 3D optimizados con DRACO y texturas en KTX2 para mantener 60 fps en mobile mid-range.

Fase 1

Concepto

Workshops con el cliente, exploración de referencias visuales, definición del ritmo narrativo y de los hitos del scroll.

Fase 2

Diseño

Mockups en Figma con sistema de componentes, tipografía variable, paleta basada en oklch y especificación completa de motion.

Fase 3

Build

Implementación React + Three.js, optimización de assets, integración con CMS headless, QA cross-device y handoff documentado.

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Construyamos algo que llegue a producción.

Todo arranca con una conversación. Trae un dataset, un objetivo o un modelo que se atasca; del resto me ocupo yo.

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Próximos proyectos:

Credit Risk Platform

Plataforma MLOps de scoring de crédito de punta a punta: entrenamiento reproducible con registro de modelos versionado, API de inferencia en FastAPI con validación de entrada, monitorización de drift por PSI y observabilidad con Prometheus y Grafana, todo dockerizado y con CI. Código en github.com/delcenjo/credit-risk-platform.

Transformer from scratch

Modelo de lenguaje tipo GPT implementado desde cero en PyTorch: atención multi-cabeza, máscara causal y bloques residuales escritos a mano, más un tokenizador byte-pair propio y un estudio de ablaciones. Código en github.com/delcenjo/transformer-from-scratch.

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