ValersDev

VíctorValero

ValersDevIngeniero de Software

Les Franqueses · BCN

Backend, datos y sistemas que se entienden.

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Sobre mí

Con 12 años ya tenía bastante claro que quería dedicarme a la informática. Empecé haciendo pequeñas cosas con Scratch y App Inventor, después llegaron algunos mods de Terraria y Minecraft, y con el tiempo acabé estudiando Ingeniería Informática en la UAB, especializado en ingeniería del software.

Durante la carrera hice prácticas de backend y, poco después, empecé a trabajar donde sigo actualmente. Desde entonces me he ido centrando cada vez más en backend y en hacer sistemas que sean fáciles de entender, que manejen bien los datos y que simplemente funcionen cuando toca.

Si buscas un perfil de backend o quieres hablar de un proyecto, escríbeme.

Trayectoria

  1. 2014 — 2017

    Primeros pasos

    En 2014 ya tenía claro que quería ser ingeniero informático. En 2016 y 2017 empecé con Scratch y App Inventor, algunas apps pequeñas.

  2. 2019 — 2024

    UAB · Ingeniería Informática

    Especialización en ingeniería del software. Entre medias, un mod de Terraria (2020) y otro de Minecraft (2022).

    • WeOut (2023): red social de planes; frontend en Kotlin, equipo de 8
    • RepliCube (2023): robot que copia patrones de un cubo de Rubik
    • TrainTracker (2023): Android con Google Fit, AccuWeather, Firebase y Maps
    • TFG (2024): IA con reinforcement learning que aprende a jugar a Snake

    Ver detalle en Universidad

  3. feb. 2024 — jul. 2024

    Babel

    Prácticas como backend software engineer.

    Ver detalle en Trabajo

  4. oct. 2024 — presente

    ecoDeliver / dropick

    Software engineer con foco en backend. Misma empresa, dos marcas.

    Ver detalle en Trabajo

  5. 2026

    LobbyCall

    Bot de Discord, proyecto personal en curso.

    Ver en Proyectos

Trabajo

feb. 2024 — jul. 2024

Babel

Backend software engineer (prácticas)

Bootcamp de Java y Spring Boot — clean code, arquitectura y Scrum — y trabajo real en equipo.

  • Proyecto final: API en un equipo backend junto a un equipo frontend
  • Proyectos internos de la empresa y proceso de entrevistas para proyectos externos

oct. 2024 — presente

ecoDeliver / dropick

Software engineer

Misma empresa, dos marcas. Empecé con formación y análisis de datos, pasé por Flutter y finalmente estoy en backend, donde me centro ahora.

  • Arquitectura de Payments y generación de facturas: investigación legal, definición con owners y diseño
  • Integración completa con Stripe
  • Sistema con 4 APIs en Go; OpenBao y Gotenberg como microservicios complementarios
  • Integración con Google Cloud (Geocoding y Places Autocomplete)
  • Suelo ser quien ejecuta los deployments de backend
  • Operación de datos y entornos: revisión, comportamiento, limpiezas y setups de sandbox / dev
  • Herramienta interna de contratos entre front y back
  • Datos de PUDOs potenciales y apoyo en un sistema de llamadas con IA

Proyectos

  • En curso
  • Finalizado

En curso

LobbyCall

Bot de Discord para organizar partidas sin el caos del chat de grupo: abres un lobby, la gente vota el modo y se cierra el plan.

  • Slash commands (/planificar, /cerrar) y botones de voto en vivo
  • Un lobby abierto por canal, tallies concurrentes con mutex
  • Arquitectura handler → service → storage en Go
  • Listo para Docker / Compose
  • Go
  • discordgo
  • Docker
Ver en GitHub

Finalizado

valers.dev

Mi portfolio personal en español e inglés: quién soy, mi trayectoria y en qué trabajo.

  • Next.js + TypeScript + Tailwind
  • Contenido bilingüe ES / EN
  • Diseño e implementación propios
  • Next.js
  • TypeScript
  • Tailwind
Ver en GitHub

Universidad

2024Nota 8.7

TFG · Snake + Reinforcement Learning

Treball de Fi de Grau · UAB

Implementé el juego Snake en Pygame (con tests al ~99% de cobertura) y un agente de Deep Q-Learning en PyTorch que aprende a jugarlo. Entrenamiento con política ε-greedy durante 10.000 episodios; mejoran puntuación media y máxima, aunque el agente aún tiene margen de mejora en evaluación.

  • Python
  • Pygame
  • PyTorch

Ver en GitHub

  • Tests unitarios con Coverage.py e informe HTML (~99% de cobertura)
  • Arquitectura: Linear_QNet, QTrainer, Agent y Evaluator; bucles humano / IA separados
  • Replay buffer de 100.000 transiciones; entrenamiento a corto y largo plazo
  • Hiperparámetros DQN: α 0,001 · γ 0,9 · decaimiento ε 0,995 (mín. 0,01)
  • Análisis por bloques de 200 episodios en Excel (media, máx., mediana, CV…)
  • Pico de 40 puntos en entrenamiento; el evaluador se rediseñó con el tutor
2023Nota 10

WeOut

Laboratorio de Software Integrado

App de red social para crear y unirse a planes. Equipo de 8: estuve en el subgrupo de frontend e integré front y back.

  • Frontend en Kotlin + Jetpack Compose
  • Backend en PHP y MariaDB, servidor en la universidad
  • Nota final: 10
  • Kotlin
  • Jetpack Compose
  • PHP
  • MariaDB

Repo privado (proyecto en equipo)

2023Nota 9.5

TrainTracker

Sistemas Multimedia

App Android de seguimiento deportivo con arquitectura MVVM. Parte de las métricas (calorías, ritmo cardíaco, hidratación) no se cerró por no poder obtener Google OAuth.

  • Firebase Auth, Fitness, Maps, AccuWeather y más APIs de Google Cloud
  • Kotlin + Jetpack Compose
  • Nota final: 9.5
  • Kotlin
  • Jetpack Compose
  • Firebase
  • Google APIs

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2023Nota 7.2

RepliCube

Robótica, Lenguaje y Planificación

Robot capaz de resolver y replicar patrones de un cubo de Rubik.

  • Proyecto de robótica y planificación
  • Nota final: 7.2
  • Python
  • Raspberry Pi
  • Computer Vision

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2023Nota 7

isLegendary?

Aprendizaje Computacional · nov. – dic. 2023

Caso Kaggle con el dataset de Pokémon: entrené dos modelos para identificar a los verdaderos legendarios a partir de sus atributos.

  • K-Means y Bayesian Gaussian Mixture
  • Jupyter Notebook + informe
  • Nota final: 7
  • Python
  • Jupyter
  • scikit-learn

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