$ whoami

Pedro Curti

Ingeniero de Software

Buenos Aires, Argentina

estado:abierto a oportunidades
desliza

// sobre mí

Estudiante de Ingeniería Informática en el ITBA (pendiente tesis final) con experiencia full-stack desarrollando features de backend en producción, incluyendo endpoints REST batchados, arquitecturas orientadas a eventos, y diseño de módulos hexagonales. Fuerte en React, TypeScript, Node.js y PostgreSQL, con foco en clean architecture y consistencia de datos. Actualmente abierto a nuevas oportunidades.

github linkedin email cv.pdf

Lenguajes

TypeScriptJavaScriptPythonJavaC/C++SQL

Frontend

ReactTanStack QueryZustandShadcn UI

Backend

Node.jsExpress.jsZodSpring

Bases de datos y ORM

PostgreSQLMySQLDrizzle ORMHibernateMongoDB

Herramientas y prácticas

GitDockerNeovimCI/CDOpenAPI/Swagger

Metodologías

Scrum

// experiencia

Kaizer

nov 2025 — jul 2026

Desarrollador de Software

Desarrollé y publiqué features de backend en producción para una plataforma de fitness, incluyendo endpoints REST batchados para operaciones de ejercicios y flujos de soft-deletion con overrides dinámicos. Diseñé una abstracción transaccional usando post-commit hooks para desacoplar de forma segura los side effects de las escrituras principales a la base de datos, garantizando consistencia de datos. Implementé una arquitectura orientada a eventos para cross-cutting concerns como emails transaccionales y notificaciones, y entregué un módulo de mailing hexagonal con templates localizados de React Email (EN/ES/PT).

kaizer.app instagram
TypeScriptNode.jsExpressZodPostgreSQLDrizzle ORMReactTanStack QueryZustandReact EmailResend

// proyectos

Estimador de Precios de Alquileres

Modelo de regresión XGBoost sobre ~48.800 publicaciones para estimar precios mensuales de alquiler en USD.

Entrené un modelo de regresión XGBoost sobre ~48.800 publicaciones en 101 ciudades para estimar precios mensuales de referencia en USD para alquileres de departamentos, alcanzando un MAE de test de ~$163 con un intervalo calibrado al ~90% de cobertura.

Aseguré la robustez mediante feature engineering geográfico (price KNN, medianas por ciudad, distancia al centro) ajustado únicamente sobre datos de entrenamiento para evitar data leakage, tuning de hiperparámetros vía GridSearch, y deployment del modelo detrás de un front-end HTTP minimalista con abstención out-of-scope. La feature de price-KNN quedó #1 en permutation importance, aumentando el MAE en ~$266 al removerla.

PythonXGBoostscikit-learnpandas

Foro de Discusión

Foro estilo Reddit con auth, moderación y rating de posts.

Diseñé un foro inspirado en Reddit con autenticación de usuarios, notificaciones por email, moderación comunitaria, gestión de roles, y rating/filtrado de posts. Arquitecté una API RESTful por capas con clara separación entre frontend y backend.

JavaSpringReactHibernateBootstrap

Pipeline MapReduce con Hazelcast

Filtros MapReduce distribuidos en un entorno de cluster.

Desarrollé filtros MapReduce distribuidos en un entorno de cluster con múltiples estrategias de query y pipelines concatenados. Hice benchmarking y comparación de estrategias, incluyendo optimización de subida de datos previo al procesamiento.

JavaHazelcastPython