Germán Mallo Faure

Desarrollo de una aplicación de escritorio en Python que automatiza la creación de listas de reproducción personalizadas en Spotify a partir de una playlist existente.

La aplicación se integra con la API oficial de Spotify mediante la biblioteca Spotipy, analiza la lista de origen y genera automáticamente una nueva playlist aplicando los criterios y preferencias definidos por el usuario.

El proyecto incluye una interfaz gráfica desarrollada con CustomTkinter para facilitar la interacción y la configuración del proceso.

Desarrollo de una plataforma de análisis de datos orientada a apoyar la toma de decisiones sobre movilidad internacional para estudiantes y profesionales del sector tecnológico.

El proyecto integra y analiza múltiples fuentes de información para comparar indicadores como coste de vida, salarios en el sector IT y demanda de competencias digitales en distintos países.

Se diseñó un índice propio de coste de vida y se realizaron análisis estadísticos y visualizaciones para identificar patrones entre oportunidades laborales, poder adquisitivo y destinos Erasmus. El resultado fue una herramienta que facilita la evaluación objetiva de diferentes países desde una perspectiva económica y profesional.

Desarrollo de un asistente conversacional basado en la arquitectura Retrieval-Augmented Generation (RAG), diseñado para responder preguntas sobre mi experiencia profesional utilizando exclusivamente información indexada y verificada.

El sistema procesa y vectoriza documentación personal, recupera el contexto más relevante mediante búsqueda semántica y genera respuestas fundamentadas utilizando un modelo de lenguaje.

El proyecto permitió profundizar en el diseño de pipelines RAG, gestión de embeddings, recuperación de contexto, ingeniería de prompts y reducción de alucinaciones mediante el uso de fuentes de conocimiento controladas.

Diseño e implementación de una arquitectura completamente automatizada de Social Listening capaz de monitorizar la conversación digital sobre una empresa o producto y transformar grandes volúmenes de información no estructurada en conocimiento accionable.

El sistema recopila y procesa contenido procedente de redes sociales y otras fuentes públicas, identifica automáticamente los principales temas de conversación mediante técnicas de clustering y procesamiento del lenguaje natural, analiza el sentimiento asociado tanto a la marca como a cada uno de los subtemas detectados y presenta los resultados en un dashboard interactivo para facilitar la toma de decisiones.

El proyecto requirió el diseño de un pipeline end-to-end de adquisición, procesamiento, análisis y visualización de datos, integrando modelos de IA y automatizando todo el flujo de trabajo desde la obtención de la información hasta la generación de insights.

Proyecto desarrollado en colaboración con PwC, donde el resultado final fue presentado en las oficinas de PwC Madrid ante José Carvajal Márquez, socio de la firma, como parte de la evaluación y exposición de la solución desarrollada.

Desarrollo de una aplicación de escritorio orientada a la automatización del análisis de resultados de competiciones de natación. La herramienta elimina un proceso manual que requería revisar cientos de registros en documentos PDF para localizar a los deportistas de un club determinado.

La aplicación procesa automáticamente los archivos de resultados, identifica el club especificado por el usuario y resalta de forma instantánea todos sus nadadores dentro del documento, reduciendo significativamente el tiempo de revisión y minimizando los errores humanos derivados de la búsqueda manual.

Diseñada para ejecutarse 100 % en local, garantiza la privacidad de la información y permite su utilización sin conexión a Internet. El proyecto está enfocado en la automatización de procesos documentales y en la mejora de la eficiencia operativa mediante herramientas de procesamiento inteligente de documentos.

Como complemento al producto, desarrollé una landing page con React, diseñada para presentar la aplicación y sus funcionalidades, y la desplegué en Netlify, gestionando todo el proceso de publicación y puesta en producción.

Creación y divulgación de contenido técnico sobre Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y tecnologías emergentes a través de LinkedIn. Publicación de análisis, explicaciones y reflexiones orientadas a acercar conceptos complejos a un público técnico y profesional, fomentando el aprendizaje continuo y el intercambio de conocimiento dentro de la comunidad tecnológica.

Creación de contenido divulgativo en formato vídeo sobre Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y automatización. Desarrollo de contenidos educativos adaptados a un formato de comunicación breve y accesible, simplificando conceptos técnicos sin perder rigor y acercando las tecnologías de IA a una audiencia amplia.

Canal dedicado a compartir el aprendizaje obtenido durante mi trayectoria profesional y académica en el ámbito de la Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos y el desarrollo de software. Publicación de reflexiones sobre proyectos, arquitecturas, herramientas y experiencias reales, con el objetivo de documentar el proceso de aprendizaje y compartir buenas prácticas con otros profesionales.

Desarrollo de una aplicación web para automatizar la creación de miniaturas destinadas a vídeos de YouTube y artículos de un blog, reduciendo un proceso manual de varios minutos a unos pocos segundos.

La aplicación permite generar automáticamente composiciones visuales a partir de una imagen de fondo, un título y múltiples elementos gráficos, aplicando una distribución optimizada para obtener un resultado consistente y listo para publicar. Además, incorpora la posibilidad de generar imágenes mediante modelos de Inteligencia Artificial para utilizarlas como base de las miniaturas.

La solución está desarrollada con React y desplegada en un contenedor Docker sobre un servidor doméstico, funcionando como una herramienta privada de uso interno completamente autogestionada.

Tecnologías: React · Docker · AI Image Generation · HTML · CSS · JavaScript