Emiliano Ruiz

Python Developer • Backend & APIs • Data & DevOps

Diseño y construyo APIs y servicios backend en Python (FastAPI/Django/Flask) y data apps. Recientemente implementé Cloudflare Pages Functions con Workers KV (panel admin y galería dinámica) para un sitio de camarógrafo. Pruebas (pytest), CI/CD y despliegues en Docker/AWS/Cloudflare.

Ver casos Solicitar propuesta Agendar llamada Ver CV online
  • Despliegues con Docker + CI/CD
  • Ciencia de datos con Python: Pandas, NumPy, scikit‑learn
0
Años de experiencia
0
Proyectos completados
0
Tecnologías dominadas

Sobre mí

Python Developer orientado a backend y APIs que resuelven necesidades reales. También trabajo con datos (Pandas/NumPy) y DevOps (Docker/CI‑CD). Me enfoco en soluciones simples, mantenibles y medibles.

Foto de Emiliano Ruiz

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Cómo arrancamos un proyecto?

Brief de 30–45 min para alinear objetivos, alcance y prioridades. Propongo un plan por hitos con entregas semanales.

¿Trabajás por hora o por proyecto?

Manejo ambas modalidades: bloques de horas para soporte puntual o proyecto cerrado con fechas por milestone.

¿Usás contratos o NDAs?

Sí, puedo firmar NDA y acuerdos simples. Documentamos el alcance y criterios de aceptación.

¿Cómo es el reporte de avances?

Demo breve semanal con link funcional, backlog visible y próximos pasos. Comunicación clara y asíncrona.

Servicios

Horas/Bloques

Ideal para soporte puntual, mejoras o exploración técnica. Bloques de horas enfocadas con reporte claro.

  • Timebox y entregables concretos
  • Plan de trabajo visible

Proyecto cerrado

Alcance definido, milestones claros y demos semanales con entregables verificables.

  • Presupuesto por alcance
  • Fechas por milestone

Mantenimiento

Mejoras continuas, monitoreo básico y resolución de incidencias, con foco en estabilidad.

  • SLAs acordados
  • Optimización progresiva

Proceso

1) Arranque claro

Brief de 30–45 min, objetivos y “definición de listo”. Entregables chicos y frecuentes.

  • Scope y prioridades acordadas
  • Sin promesas vacías, foco en el resultado

2) Entregas semanales

Demo breve con link funcional, backlog visible y próximos pasos.

  • Prototipos temprano
  • Feedback continuo

3) Calidad y simplicidad

Código legible, pruebas donde aporta valor y decisiones simples antes que complejas.

  • Tests y métricas esenciales
  • Observabilidad básica desde el día 1

4) Deploy y performance

Despliegues en Cloudflare/AWS, CDN y assets optimizados, foco en TTFB/LCP.

  • PWA/SEO razonable
  • Edge/Serverless cuando aplica
Solicitar propuesta Agendar llamada Ver casos

Stack & Habilidades

Logros Clave

Lenguajes

Python Av. JavaScript Av. SQL Int. Bash Bas.

Cloud & Backend

Cloudflare Pages Av. Workers (Functions) Av. D1 (SQL) Av. Wrangler Int.

Datos

Pandas Av. NumPy Av. Numba Int. Parquet Int. ETL Int. Matplotlib Int.

Bases de datos

SQLite Int. SQL Int.

Otros

CCXT Av. Pytest Int. CSV Int. CLI Int. HTML Av. CSS Av.

Casos de Estudio

Plataforma de API y Documentación

API modular con FastAPI, rate‑limit y documentación OpenAPI. Arquitectura modular preparada para crecer.

  • Problema: Exponer servicios con contrato claro y control de consumo.
  • Solución: FastAPI + OpenAPI, versionado básico y rate‑limit.
  • Resultado: Onboarding más simple y menor riesgo de abuso.
FastAPIOpenAPIRate limit

Ingesta programada y Tablero KPI

Jobs programados para ingestión desde APIs/CSV, normalización y almacenamiento en Parquet, con un tablero de KPIs filtrable y exportes.

  • Problema: Datos dispersos y reportes manuales poco consistentes.
  • Solución: CLI con validación y tareas programadas; consolidación en Parquet y tablero KPI.
  • Resultado: Reportes consistentes y métricas actualizadas en minutos.
PandasParquetKPIsCLI

ETL y Calidad de Datos

Pipelines de ingesta y limpieza con Pandas, validación de esquemas y calidad, exportación a Parquet y tareas programadas para mantener la frescura de datos.

  • Problema: Fuentes heterogéneas y calidad inconsistente.
  • Solución: Validación de esquema, limpieza y jobs programados.
  • Resultado: Datos confiables listos para análisis/serving.
PandasParquetValidación

Comercio — Inventario y Caja (Cloudflare D1)

MVP interno con base D1: CRUD de productos, ajustes rápidos de stock, reporte de reposición, caja diaria y exportes CSV/JSON. Endpoints con PIN opcional.

  • Problema: Gestión de inventario y caja sin planillas manuales.
  • Solución: D1 + endpoints protegidos con PIN, ajustes rápidos y reportes.
  • Resultado: Operación interna simplificada y exportes listos.
Cloudflare PagesD1WorkersCSV

Landing Fotografía con Pages Functions

Landing editable con Cloudflare Pages Functions, configuración en Workers KV, endpoints GET/PUT con token, panel admin sencillo y galería con lightbox (fallback a manifest estático, WebP → PNG si falla).

  • Problema: Editar packs/galería sin despliegues.
  • Solución: Config en KV + panel admin con token y fallback WebP→PNG.
  • Resultado: Cambios en minutos sin tocar código.
Cloudflare PagesPages FunctionsKVAdminGallery