Hola — soy José Adrián, estudiante de Ingeniería en Materiales (6to semestre). Me apasiona aplicar la ciencia de materiales junto con herramientas de programación y machine learning para resolver problemas reales. Este repositorio contiene mi portafolio personal: proyectos, evidencias y el sitio estático que uso para presentarlos.
- Desarrollo pipelines y prototipos en Python para análisis de datos y visión por computador.
- Trabajo con modelos de Machine Learning (PyTorch) y soluciones de despliegue ligero (ONNX, Docker).
- Me interesa la caracterización de materiales mediante imagen (SEM) y la automatización de procesos técnicos (OCR, RAG para NLP).
- Lenguajes: Python, SQL, JavaScript (básico)
- Machine Learning / CV: PyTorch, OpenCV, ONNX, MobileSAM
- Data & Ops: pandas, Docker, Git, Streamlit, n8n
- NLP: embeddings (BETO), RAG (retrieval-augmented generation)
- Otras: análisis experimental de materiales, interpretación de micrografías SEM
- Automated OCR Compliance Pipeline — pipeline de OCR para Mill Test Certificates (automatiza verificación de documentación metalúrgica).
- Computer Vision Segmentation System — segmentación de microestructuras (ASTM) para análisis automatizado.
- NLP Compliance Automation — sistema híbrido RAG + embeddings para evaluación de riesgo psicosocial (NOM-035).
Todos los proyectos tienen referencias y artefactos en el sitio (index.html) y en assets/projects/.
Estoy buscando prácticas, pasantías o posiciones junior donde pueda aportar con mis habilidades en datos, visión por computador y automatización, y al mismo tiempo aprender en un entorno profesional. Si eres reclutador o tienes una oportunidad, me interesa conversar.
- Email: adrian.garcia.garavito@gmail.com
- GitHub: https://github.com/AdagaGG
- CV (descarga desde el sitio):
assets/projects/Jose_Adrian_Garcia_Garavito_CV.pdf
En Windows PowerShell:
py -m http.server 5500Abrir en el navegador:
Sí, lo escribí yo (estudiante de 6to semestre). Sigo aprendiendo y construyendo cosas prácticas — si te interesa mi perfil, escríbeme. (lol)