Hendrick RafaelBackend & Full-Stack Developer
Construyo sistemas que corren en producción: APIs, motores de asignación y plataformas multi-tenant con pruebas, auditoría y migraciones reversibles.
Desarrollador backend con Python y FastAPI. Mi regla de trabajo es simple: el núcleo es determinista y el modelo queda en el borde. El LLM extrae, redacta o elige una herramienta; las reglas de negocio, los cálculos y toda escritura viven en código que se puede probar.
No solo escribo código. Construyo soluciones que hacen crecer negocios.
He construido y desplegado sistemas que están en uso: la gestión de guardias de un hospital con asignación optimizada por equidad, una plataforma de licitaciones públicas con más de 1.100 pruebas de backend, y un asistente de IA dentro de Moodle que se validó primero como servidor MCP y después se reutilizó como bot nativo.
Trabajo con FastAPI, SQLAlchemy async, PostgreSQL y React. Me interesa especialmente dónde se traza la frontera entre lo que decide un modelo y lo que decide el código: si el modelo se equivoca, el sistema tiene que seguir siendo correcto. Esa idea está detrás de cada proyecto que he hecho.
Todos mis proyectos los construí con asistencia de IA, y lo digo abiertamente. Lo que aporto no es escribir cada línea a mano, sino diseñar la arquitectura, decidir los compromisos y poder explicar por qué cada pieza está donde está.
Backend & Arquitectura
APIs en Python y FastAPI con el dominio separado de la infraestructura y migraciones reversibles.
IA Orientada a Procesos
LLM con función acotada y salida validada: extrae, elige o redacta; las reglas siguen en código.
Entrega verificable
Pruebas automatizadas, CI en verde y despliegue reproducible. Lo que digo que funciona, se puede comprobar.
Sistemas en producción, con la IA en el lugar que le corresponde
Del modelo de datos al despliegue. Cada pieza que construyo tiene que poder probarse, explicarse y revertirse.
APIs y lógica de dominio
APIs con FastAPI y SQLAlchemy async, separando el dominio de la infraestructura y con migraciones reversibles.
La lógica de negocio queda aislada y testeable: se puede cambiar la base de datos o el canal sin reescribir las reglas.
Integración de IA
LLM con función acotada: extraer datos de un documento, elegir una herramienta o redactar un texto. Nunca decidir reglas de negocio.
Si el modelo se equivoca, el sistema sigue siendo correcto. La salida se valida antes de tocar datos.
Sistemas con reglas duras
Motores de asignación, cálculo y reparto por equidad donde la corrección importa más que la flexibilidad.
Resultados reproducibles y auditables: cada decisión del sistema se puede explicar y comprobar.
Integraciones y canales
Webhooks, bots y APIs externas conectados con idempotencia y verificación de firma.
Los eventos duplicados o fuera de orden no corrompen el estado del negocio.
Producto completo
Backend, panel y despliegue: multi-tenant, control de accesos, auditoría y respaldos.
Un sistema que se puede poner en manos de usuarios reales, no una demo.
Cinco formas de usar un modelo sin entregarle el sistema
Cada patrón está aplicado en un proyecto que corre hoy. No son ideas: son las decisiones que tomé al construir.
Núcleo determinista, LLM en los bordes.
El modelo no es el sistema. Es una pieza que interpreta lenguaje y propone; el cálculo, las reglas de negocio y las escrituras viven en código que se puede probar, auditar y revertir. Si el proveedor cambia de comportamiento o se cae, el producto sigue siendo correcto.
El modelo elige, el código calcula
El LLM recibe un catálogo de herramientas cerrado y devuelve cuál usar y con qué argumentos. La aritmética, la validación de permisos y la escritura las hace Python.
Turnos médicos · 22 herramientas · Moodle AI Assistant · 34 herramientas
Salida validada con esquema
Todo lo que devuelve el modelo pasa por un esquema Pydantic antes de llegar al dominio. Si no valida, se descarta y el usuario lo ve: no se corrige a ciegas.
Licitia · extracción de pliegos y documentos de la oferta
El motor sobrescribe al modelo
Las cifras clínicas las calcula un motor determinista: Mifflin-St Jeor, TDEE, macros y reglas por patología. Si el modelo devuelve un valor distinto, el motor lo reemplaza antes de guardar.
Nutrisoft · renal, diabetes, hipertensión y dislipidemia
Confirmación humana antes de escribir
El modelo propone un borrador; la persona lo revisa y lo aprueba. Ninguna acción con efecto real ocurre sin una confirmación explícita en pantalla.
Nutrisoft · plan final · Moodle · calificar y crear contenido
La IA es una capa opcional
El flujo completo funciona sin modelo. La IA se enciende cuando aporta y se apaga con una variable de entorno, sin tocar el código ni los datos.
SmartBooking · AI_ENABLED=false en producción
Casos de estudio y soluciones de software estructuradas
Cada proyecto responde a un problema de negocio específico mediante arquitectura sólida, automatizaciones y tecnología avanzada.
General Medical Services
Sistema de guardias médicas con asignación por equidad
Un hospital asignaba guardias a mano entre áreas de Emergencia, Pista y Retén. El reparto era desigual, dependía de quien lo hiciera y no dejaba rastro de por qué cada médico quedó donde quedó.
Sistema institucional que calcula la asignación con optimización por equidad multidimensional, gestiona misiones de contingencia y mantiene auditoría append-only de cada acción. Los médicos consultan y reciben avisos por un bot de Telegram con 22 herramientas deterministas.
Licitia
Plataforma multi-tenant de licitaciones públicas
Las empresas que licitan con el Estado dominicano revisan a mano el portal de compras públicas. Pierden oportunidades por no verlas a tiempo y por no poder analizar los pliegos con rapidez.
Plataforma que sincroniza las licitaciones de la DGCP, descarga e ingesta el pliego, lo analiza con extracción asistida por LLM y validación Pydantic, y genera los documentos de la oferta. El usuario decide siempre; la plataforma no presenta nada.
Código privado del cliente
La captura requiere autorización del cliente
Residencial Miriam Piña
Caso de estudio · plataforma de venta de parcelas para un cliente real
El cliente vendía parcelas mostrando un plano impreso: no sabía en tiempo real qué lotes quedaban libres y los compradores preguntaban por WhatsApp sin que nadie registrara el interés.
Página pública con mapa interactivo de 92 parcelas, estado y precio en vivo, y formulario de interés. La app privada gestiona parcelas, interesados, usuarios, reportes y auditoría. Entregada y en uso por el cliente.
Nutrisoft
Plataforma clínica con motor nutricional determinista
Una consulta nutricional exige calcular gasto energético, macros y ajustes por patología para cada paciente. Hecho a mano consume tiempo y es propenso a error en los cálculos clínicos.
Plataforma donde la doctora gestiona pacientes, genera dietas a partir de un intake tokenizado, revisa borradores y aprueba el plan final. La dieta sale en PDF y la app se instala como PWA.
SmartBooking AI
Agendamiento conversacional por WhatsApp y Telegram
Los negocios de servicios pierden citas y tiempo gestionando reservas por chat: conversaciones desordenadas, disponibilidad desactualizada y nadie registra el interés de quien pregunta fuera de horario.
Panel web más canales conversacionales. El cliente reserva, cancela, consulta o modifica su cita por WhatsApp o Telegram; el dueño administra servicios, horarios, excepciones y clientes desde el panel.
Herramientas y tecnologías de producción
Ecosistema técnico seleccionado con especial enfoque en robustez backend, automatización de datos e inteligencia artificial.
Backend
APIs y servicios con lógica de dominio separada de la infraestructura.
Datos
Modelado relacional, migraciones reversibles y aislamiento por tenant.
IA aplicada
Modelos en el borde del sistema, nunca en el núcleo de las reglas.
Frontend
Interfaces que acompañan al backend y funcionan en móvil.
Infraestructura y pruebas
Despliegue reproducible y suites que se ejecutan en CI.
Un proceso estructurado para garantizar resultados
De la comprensión inicial del problema al despliegue seguro en producción con comunicación continua.
Entender el Negocio
Analizo a fondo la problemática operativa, los flujos de trabajo actuales y los objetivos clave del negocio antes de proponer cualquier solución técnica.
Documento de alcance, objetivos claros y arquitectura preliminar.
Diseñar la Arquitectura
Defino el diseño del sistema, modelo de datos, integraciones con servicios existentes y la estrategia de seguridad y rendimiento.
Especificación de APIs, esquema de datos e interfaz UI/UX preliminar.
Construir la Solución
Desarrollo el software utilizando código limpio, tipado estricto (Python/FastAPI/TypeScript) y las mejores prácticas del sector.
Repositorio estructurado, módulos probados y avances demostrables.
Integrar & Automatizar
Conecto el sistema con servicios externos (WhatsApp, Google APIs, pasarelas, LLMs), configurando pipelines de automatización.
Flujos automatizados funcionales e integraciones probadas de extremo a extremo.
Entregar & Desplegar
Realizo pruebas integrales de QA, preparo la documentación técnica y despliego la solución en entorno de producción en la nube.
Sistema desplegado en producción, código documentado y soporte post-entrega.
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