Franck Ford

Profesional de TI con una sólida trayectoria en el diseño, desarrollo y optimización de sistemas empresariales críticos y procesamiento de datos a gran escala. Especializado en el ecosistema de Python para Ciencia de Datos y Machine Learning (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow), con enfoque en el desarrollo y despliegue de microservicios eficientes mediante FastAPI. Experto en transformar complejas reglas de negocio en soluciones de software escalables, combinando la robustez de la arquitectura backend con el modelado predictivo para aportar valor estratégico.

Desarrollador de Software e Inteligencia de Datos at Portafolio Personal (2026-01 – Present)

• Desarrollo de un pipeline completo de Machine Learning en Python que genera y procesa conjuntos de datos sintéticos a gran escala para simular escenarios reales de negocio.
• Implementación de lógica matemática avanzada con NumPy.
• Entrenamiento y evaluación de modelos predictivos locales con Scikit-learn, monitoreando proactivamente el rendimiento y la eficiencia del hardware.
• Investigación e implementación local de Modelos de Lenguaje (LLMs) mediante Ollama, desarrollando prototipos iniciales de agentes modulares y flujos de trabajo inteligentes basados en arquitecturas de IA.
• Gestión completa del ciclo de vida del código mediante Git y GitHub, aplicando buenas prácticas de control de versiones.
• Desarrollo e implementación de una API REST con FastAPI para exponer los modelos predictivos como servicios web eficientes

Software Engineer (Sistemas de Información Legacy) at Capgemini (2022-08 – 2025-06)

• Investigación, mapeo y documentación de flujos financieros complejos.
• Análisis y documentación de componentes software para su evaluación práctica.
• Configuración y operación de entornos de desarrollo basados en entornos virtuales.
• Gestión del ciclo de vida del desarrollo (SDLC) y coordinación de entregables técnicos en tiempo y forma bajo metodologías ágiles utilizando Jira.
• Diseño y arquitectura de sistemas de procesamiento masivo de datos (Procesos Batch y transaccionales) en entornos híbridos (Java/COBOL).
• Planificación de fechas de desarrollo e instalación de componentes con equipo de negocio.
• Colaboración directa con Stakeholders (equipos de negocio) para la definición de requerimientos, asegurando la calidad del software mediante el diseño e implementación de pruebas unitarias exhaustivas en colaboración con los equipos de QA.

Ingeniería en Tecnologías de la información y comunicación