Especialista en Datos · Desarrollador Python · Disponible remoto

Miguel Godoy

Automatizo procesos, resuelvo problemas y convierto datos en decisiones.

+10 años con PythonIng. Civil Mecánico · UTFSMInglés C1
SQL · pandas · ETL · PostgreSQL · dashboards · FastAPI · React · visualización · Supabase · LLMs · Power BI · Plotly · WeasyPrint · modelado de datos
01

Perfil

Ingeniero Civil Mecánico (UTFSM) con foco en Data Science e Ingeniería de Software.Mi formación en ingeniería me da una manera analítica y estructurada de abordar problemas complejos.

Disfruto aprender tecnologías nuevas y construir soluciones eficientes y prácticas: combino pensamiento matemático sólido con desarrollo avanzado en Python para convertir problemas del mundo real en sistemas escalables y mantenibles.

  • Ingeniero Civil Mecánico
  • Full Stack Developer
  • Python Expert
  • Data Science
  • Web Scraping
  • Problem Solver
Miguel Andrés Godoy Díaz
10+
Años con Python
C1
Inglés certificado
4
Años implementando software
5 min
Lo que antes tardaba 2 semanas
02

Qué hago

/ análisis

Análisis exploratorio

Limpio, cruzo y exploro datos con pandas y SQL hasta encontrar la historia que esconde el dataset. Hipótesis claras, no gráficos bonitos por inercia.

/ datos

ETL, modelado y APIs

Pipelines modulares y reproducibles que toman fuentes desordenadas y las dejan listas para consultar. Arquitectura por pasos, versionado y migraciones controladas con Alembic.

/ visualización

Dashboards y reportería

Tableros y reportes automatizados (incluyendo PDF) que cualquiera entiende sin manual. Power BI, Metabase y soluciones a medida en React.

/ IA aplicada

IA en operación real

Agentes con Claude, modelos locales (Ollama) y LLMs aplicados a clasificación, extracción y automatización. No demos: herramientas que se usan.

03

Cómo se ve en práctica

Vista general de los resultados de un ensayo SIMCE 2° medio. KPIs, ranking por curso y composición de niveles a la vista en un solo scroll.<br><br>¿Lo mejor? Toma 5 minutos desde que se obtienen los datos de los resultados hasta guardarlos y visualizarlos en la plataforma.

Ensayo SIMCE · 2°M Lenguaje · 4 cursos demo · datos sintéticos
Total alumnos
127
en los cursos evaluados
Logro
43.8%
rendimiento general
SIMCE estimado
243
puntaje proyectado
Nivel predominante
Insuficiente
56.6% de los alumnos

Resumen por curso

4 cursos
CursoRend. promedioRend. mín.Rend. máx.SIMCE est.
II°A 30
47.6%
0.0% 97.8% 251
II°B 32
41.2%
0.0% 82.1% 237
II°C 35
43.1%
10.0% 84.6% 241
II°D 30
43.8%
10.0% 86.7% 243

Rendimiento promedio por curso

100% 75% 50% 25% 0% 47.6% II°A 41.2% II°B 43.1% II°C 43.8% II°D

Composición por nivel

2°M Lenguaje
  • Insuficiente 56.6%
  • Elemental 32.4%
  • Adecuado 11.0%
04

Stack técnico

Análisis y lenguajes

  • Python
  • Excel
  • SQL
  • JavaScript
  • scikit-learn
  • PySpark
  • MATLAB

Datos y BI

  • Power BI
  • matplotlib
  • seaborn
  • Streamlit
  • plotly

FullStack

  • JavaScript
  • FastAPI
  • Django
  • React
  • PostgreSQL

IA y cloud

  • Claude Code
  • Agentes
  • Railway
  • Supabase
  • AWS
05

Proyectos destacados

01

Plataforma de reportería educativa

SaaS multi-tenant para limpieza de datos y visualización de indicadores en colegios

Aplicación web end-to-end para Fundación PHP. Profesores y personal UTP suben evaluaciones desde la fuente original; el dashboard muestra indicadores y métricas de estudiantes en tiempo real, con exportación en múltiples formatos.

ReactPythonFastAPIPostgreSQLSupabaseRailway
en producción · Fundación PHP
02

Automatización de informes académicos

Pipeline ETL → dashboards en Power BI + informes Python/LaTeX

Automatización completa del flujo de generación de informes para ensayos y pruebas académicas. Reduje el tiempo total de 2 semanas a 5 minutos.

PythonPower BILaTeXETLPandas
en producción · Fundación PHP
03

Clasificación de atenciones de urgencia médica

LLMs locales + ML clásico para extracción epidemiológica desde fichas manuales

Proceso automático para clasificar atenciones de urgencia médica relacionadas con intoxicaciones, extrayendo datos de interés epidemiológico con privacidad preservada.

PythonLLMs localesscikit-learnAPIs
cliente confidencial
04

PBJ · Poisson-Boltzmann & Jupyter

Solver one-line para biofísica computacional en Python

Desarrollo inicial de PBJ, una librería que envuelve Bempp y entrega un solver one-line para modelos de Poisson-Boltzmann en electrostática molecular. Bem4Solvation · UTFSM.

PythonBemppJupyterNumPy
research · open source
06

Trayectoria

Actualidad

Profesor Adjunto

Universidad Católica de Temuco

Dicto dos cursos del Plan Común de Ingeniería Civil:Taller de ProgramaciónProgramación básica y avanzada, orientación a objetos, librerías de matemáticas y visualización en Python.Sistemas de RepresentaciónGeometría descriptiva y gráfica asistida por software (AutoCAD).

2025 — presente

Consultor en Ingeniería

Independiente

Automatización de procesos y transformación digital para clientes. Plataforma SaaS para Fundación PHP, clasificación con LLMs para datos clínicos y pipelines ETL a medida.

2021 — 2024

Ingeniero de Proyectos · Customer Success Implementer

FlexPay (SaaS), Santiago

Lideré proyectos de transformación digital con clientes de seguros, banca, minería, retail y distribución. Desarrollo (Ruby on Rails / JavaScript), I+D en QA y estandarización de procesos.

2014 — 2021

Ayudante, Tutor y Coordinador (Python · Excel)

CIAC · UTFSM

Coordiné actividades académicas y asesoré a cientos de estudiantes. Encargado del apoyo a programas de inclusión, trabajando con personas neurodivergentes.

Formación

Ing. Civil Mecánico · Diplomados · Bootcamp

UTFSM · UDD · USACH · Kibernum

Ingeniería Civil Mecánica (UTFSM, 2013–2021). Diplomado en Data Science (UDD, 2024), Data Engineering (USACH, 2025) y Bootcamp Fullstack (Kibernum, 2026).

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sobre datos.

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