Hermann Pauwells Rivera

• Dirijo campañas de Meta Ads: conjuntos de anuncios, públicos con exclusiones para evitar solapamiento, calendario de lanzamientos, revisión diaria de CTR, CPC, CPM y costo por conversación, y reportes de desempeño con hallazgos y plan de experimentación.
• Elaboré un análisis de competencia (Biblioteca de anuncios de Meta) y un estudio de 530 resoluciones públicas del regulador del sector.

• Desarrollé y puse en producción la tienda en línea y el panel de administración de una juguetería de una sucursal con Next.js, TypeScript y Supabase (catálogo, carrito, checkout y backend).
• Integré pagos con Mercado Pago y un chatbot con LLM (OpenRouter); preparé la carga del catálogo de 2,395 productos exportado del punto de venta (Eleventa) y la sincronización de inventario entre la tienda en línea y la física (en implementación).

DemoRepositorio

• Apps Android (Kotlin/Compose) y Windows (Electron) sobre ntfy autoalojado; mensajes firmados con HMAC-SHA256 y 398 pruebas (148 Windows, 250 Android). Android 1.16: anti-replay y token limitado al host.
• Historial acotado y detección lineal de pendientes: de 2.5 s a 20 ms por evento con 20,000 mensajes. Núcleo en Rust en curso con Claude Code y Codex como agentes; orquestación y compactación de contexto con Jev.

SitioDescargasVideo (42 s)

• Cofundador a cargo de tecnología de una consultoría PLD en México, con dos profesionales (quien diseñó el sistema PLD de un gran comercio minorista y un abogado certificado en PLD). Desarrollo oficina virtual, imagen, campaña y procesos automatizados.
• Construí el sitio con cuestionario de autodiagnóstico de actividades vulnerables (LFPIORPI) y matriz de riesgos, un folleto y el plan de campaña del noroeste. Siguiente: sistema PLD (matrices y manuales), como licencia o servicio.

• Pipeline en Python reanudable de 13 etapas con orquestador y página de estado en vivo (TTS, imágenes con IA, FFmpeg/Remotion). Ya publicó videos completos en YouTube (el segundo dura 1 h 42 min); NVENC en GPU (~25% más rápido), alineación forzada MMS CTC, variante en español y render distribuido.

• Escanea el código de barras y calcula los sellos NOM-051 con reglas deterministas verificadas contra el DOF; Jev de TypeSafe da un veredicto explicable. PWA estilo iOS con modo sin conexión y app Android (Kotlin); 53 pruebas.

• Redes neuronales (regresión + clasificación) para optimizar la cobranza domiciliada de Credifiel: minimizar comisiones o maximizar cobros.
• Dataset real de cobranza domiciliada y KPIs; API en Flask y frontend en React + Vite.

• Q-learning multiagente con Blackboard (reserva de celdas, bloqueo de swaps) y subastas de tareas Contract-Net: +105% entregas por episodio vs asignación voraz (benchmark de 20 episodios).
• Visualización animada en Unity y API en FastAPI.

Repositorio

Egreso: diciembre de 2026. Disponible tiempo completo desde diciembre de 2026.