Hola, soy Maximiliano Barrios López
Software Engineer — Android · Backend · Full Stack · IA aplicada
Construyo aplicaciones Android nativas, APIs backend y plataformas web con foco en resolver problemas reales. Experiencia en visión computacional on-device, sistemas offline-first y arquitectura orientada a producción.
Sobre mí
Analista Programador & Desarrollador Android
Analista Programador titulado en INACAP, especializado en el cruce entre Android, inteligencia artificial edge y tecnología aplicada al mundo agrícola. He llevado modelos de visión computacional del laboratorio al terreno: estimar el calibre de uvas con la cámara de un celular, sin conexión a internet, en viñedos de la Región de Valparaíso.
Actualmente me desempeño como Practicante en Desarrollo Android & Edge AI en ScaleAI / Anomaly, donde desarrollo aplicaciones con Kotlin, implemento inferencia local con ONNX Runtime y participo en soluciones de visión computacional para dispositivos móviles.
Mi valor diferencial no es solo técnico: entiendo el contexto de uso, sé que un Xiaomi Redmi en terreno no se comporta como un Pixel en laboratorio, y diseño arquitecturas offline-first porque sé que un viñedo rara vez tiene conectividad confiable.
En mi primer proyecto con IA aprendí que un modelo entrenado con imágenes controladas puede fallar cuando aparecen sombras, polvo y luz de mediodía. Desde entonces, mi regla es simple: observar el entorno real antes de definir la arquitectura.
Educación
Analista Programador
INACAP — 2025
Beca Apoyo INACAP
Administración de Redes
Duoc UC — 2014 (Incompleto)
Cursos
Desarrollo de Aplicaciones Iniciales — INACAP
Infraestructura TI Segura — INACAP
Full Stack — INACAP
Iniciación al Desarrollo con IA — BIG school
SEO para IA y Google — BIGSEO / BIG school
Técnicas de Liderazgo y Relaciones Laborales — SENCE
Experiencia
Trayectoria profesional
Practicante Analista Programador Android & Edge AI
- Desarrollo de aplicaciones Android nativas con Kotlin y Jetpack.
- Implementación de inferencia local con modelos ONNX Runtime para procesamiento de imágenes.
- Integración de APIs REST, bases de datos y optimización de rendimiento en dispositivos móviles.
- Participación en proyectos de visión computacional e inteligencia artificial on-device.
Encargado de Logística
La Quinta Pata al Gato · Viña del Mar, Chile
- Coordinación de inventarios mediante sistemas digitales de gestión.
- Supervisión de procesos operativos con generación de reportes para toma de decisiones.
- Aseguramiento del cumplimiento de procedimientos y documentación técnica.
- Optimización del flujo logístico mediante análisis de KPIs operativos.
Metodología
Cómo abordo un proyecto
No solo escribo código. Resuelvo problemas reales con decisiones técnicas bien fundamentadas.
Entiendo el problema antes de escribir código
En el proyecto de uvas, pasé las primeras 2 semanas observando cómo los agrónomos miden manualmente el calibre antes de definir la arquitectura. No diseño desde una oficina: diseño pensando en el lugar donde el software se va a usar.
Diseño offline-first cuando el contexto lo exige
Los viñedos rara vez tienen conectividad confiable. La app debe funcionar sin conexión durante horas y sincronizar datos cuando la red vuelva. Eso cambia por completo la arquitectura de datos y la experiencia de usuario.
Mido antes de optimizar
Uso Android Profiler, ONNX Benchmark y Lighthouse para tomar decisiones basadas en datos, no en opiniones. Prefiero una app que funcione en un Xiaomi Redmi que en un Pixel de laboratorio.
Documento para el equipo futuro
Cada proyecto incluye README técnico, decisiones de arquitectura (ADRs) y diagramas que permiten que otro desarrollador pueda mantenerlo sin depender de mi memoria.
Publicaciones
Investigación y artículos
ScaleAI — Proyecto de I+D · Abril 2026
En desarrolloSistema Android Edge AI para Estimación de Calibre y Cantidad de Uvas
Desarrollo de una aplicación Android basada en Edge AI para estimación de calibre y cantidad de uvas mediante visión computacional y ONNX Runtime.
- Inferencia local con ONNX Runtime en dispositivos móviles
- Procesamiento de imágenes y optimización de rendimiento
- Integración de Kotlin, JNI y procesamiento nativo C++
- Arquitectura offline-first con sincronización de datos
Proyectos
Trabajos destacados
Ene 2026 — Actualidad
Web Detailing Platform
Plataforma web responsive para servicios de detailing automotriz. Diseño moderno orientado a conversión, estructura mobile-first y despliegue automatizado en Vercel.
- Interfaz moderna con diseño responsive
- Optimización visual para dispositivos móviles
- Componentes dinámicos con React
- Despliegue automatizado en Vercel
Abr 2026
Sistema Android Edge AI — Estimación de Uvas
Aplicación Android con inferencia local usando ONNX Runtime para estimación de calibre y cantidad de uvas. Integración nativa con Kotlin, JNI y procesamiento C++ para análisis en tiempo real.
- Inferencia local con ONNX Runtime
- Procesamiento de imágenes en tiempo real
- Integración Kotlin + JNI + C++
- Arquitectura offline-first
Jun — Dic 2025
TMLUC — Sistema Digital de Retiro de Beneficios
Sistema digital para retiro de beneficios con módulos de tótem, portería y RRHH. Integración de QR para validación, microservicios y documentación UML/BPMN completa.
- Módulos: Tótem, Portería y RRHH
- Validación por código QR
- Arquitectura de microservicios
- Documentación UML y BPMN
Impacto
Lo que he logrado
Resultados medibles y decisiones técnicas que generan valor real.
Inferencia local
ONNX Runtime ejecuta modelos directamente en el dispositivo móvil, sin necesidad de conexión a internet.
Proyecto privado bajo NDA
Arquitectura offline-first
La app de visión computacional funciona sin conexión y sincroniza datos cuando la red vuelve a estar disponible.
Validado internamente
Procesamiento en tiempo real
Análisis de imágenes de cultivo en tiempo real usando la cámara de un dispositivo Android.
Optimización validada internamente
Web moderna
Plataforma web con despliegue automatizado en Vercel, estructura mobile-first y performance optimizada.
En desarrollo activo
Validación
Lo que dicen de mi trabajo
Max mostró gran capacidad para integrar modelos de IA en Android con resultados medibles. Su trabajo en la inferencia ONNX local redujo significativamente la dependencia de conectividad en campo, lo cual era crítico para la operación.
Supervisor técnico, ScaleAI
Proyecto Edge AI — Estimación de uvas
Destacó por su compromiso con la calidad del código y la documentación técnica. En el proyecto TMLUC, su capacidad para traducir requerimientos complejos en diagramas UML claros facilitó la comunicación entre el equipo técnico y los stakeholders.
Docente de proyecto, INACAP
Proyecto de titulación — TMLUC
Habilidades
Stack tecnológico
Mobile & Edge AI
Frontend
Backend & Herramientas
Kotlin / Android
React / JavaScript
Python / Backend
ONNX / Computer Vision
SQL / NoSQL / Room
REST APIs / Microservices
Git / Docker / Linux
UML / BPMN / Analysis
Tecnología que se ve
Desde Android con Kotlin hasta Edge AI con ONNX Runtime. Cada proyecto que construyo combina precisión técnica con una experiencia de usuario pulida, pensada para condiciones reales de uso.
Interactive 3D
A 3D scene enhances this section on capable devices.
Certificaciones
Credenciales verificables
Certificados, registros verificables y documentos académicos. Cuando hay PDF, se puede revisar ampliado sin salir del portfolio o descargar cuando sea necesario.
6
credenciales técnicas y cursos
4 / 67
ranking de egreso INACAP
6,2
nota de egreso verificable
Registro SENCE
Registro verificable en SENCE
SENCE
Técnicas de Liderazgo y Relaciones Laborales
Curso registrado en SENCE. El diploma no está disponible actualmente, por lo que se muestra como antecedente verificable y no como documento descargable.
2025
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