Dylan
Cantillo Arrieta
Backend & AI Engineer
Perfil
Ingeniero de Sistemas y Matemático con 4 años de experiencia como Backend Engineer enfocado en data analytics. Guío mi práctica bajo un principio firme: la tecnología no vale por lo elegante, sino por lo que resuelve en el mundo real. He optimizado sistemas complejos desarrollando productos con Python y GCP, estructurando arquitecturas de datos de punta a punta para pasar del simple reporte técnico a decisiones operativas óptimas, reproducibles y auditables. Me muevo con fluidez entre el rigor lógico-cuantitativo y la empatía directa con las personas, priorizando el desempeño, la automatización y la trazabilidad end-to-end para generar un valor tangible en la sociedad.
Top Proyectos
Ver todosCiencia de datos
Viento en Colombia: tablero y predicción horaria
Proyecto de grado. Tablero con 3 millones de registros horarios del IDEAM (BigQuery, dbt, Django y Plotly) y un optimizador metaheurístico propio para predecir el viento por hora. Desde un inicio aleatorio, su error en Rosenbrock es 23,5 frente a 139,4 de Newton.
Ingeniería de datos
HeliosGrid: monitoreo solar en streaming
Sensores simulados con 8.760 registros horarios reales de irradiancia del NSRDB. Kafka los publica, PostgreSQL los guarda y Power BI los muestra; todo se levanta con Docker Compose.
Artículo
Statistical package for computing precision covariance matrices via modified Cholesky decomposition
Coautor. Paquete de Python publicado en SoftwareX 30 (2025) que calcula matrices de precisión mediante la descomposición de Cholesky modificada, para modelos de circulación general atmosférica.
Ciencia de datos
COVID-19 en Colombia: almacén de datos y pronóstico semanal
Almacén en BigQuery con dbt sobre los casos de Datos Abiertos Colombia, y pronóstico semanal con Darts. N-BEATS reduce a la mitad el error absoluto de ARIMA y Random Forest.
Artículo
LogNS-RPL: RPL-based secure routing protocol using Log-normal shadowing statistical model
Colaboración en la publicación de un artículo en la revista International Journal of Artificial Intelligence (IJAI) sobre el protocolo de enrutamiento basado en RPL que utiliza la función Log-normal y shadowing como modelo estadístico para establecer una métrica de confianza entre los nodos de una red inalámbrica, para detectar posibles ataques a la red.
Estadística
Supuestos y limitaciones en los modelos de clases latentes
Tesis de grado: una revisión sistemática de la literatura sobre Modelos de Clases Latentes, analizando supuestos, limitaciones y estrategias para mejorar su eficiencia y aplicabilidad en la toma de decisiones basada en datos.