Josue Moreno

Ingeniero en Electromecánica y en Software con experiencia práctica integrando PLCs industriales (Keyence, Delta, Allen Bradley) y conectividad IoT/OT (KEPServerEX, MQTT) para telemetría y extracción de datos de producción. Ha desarrollado modelos de IA aplicados —incluyendo detección de anomalías con visión por computadora— y fabricado dispositivos IoT propios de principio a fin (PCB, hardware y conectividad). Busca aplicar esta base de automatización, datos y machine learning a entornos industriales de minería.

Ingeniero en Inteligencia Artificial - JE - Zacatecas, México

(2025-01 - 2026-01)

Integración de automatización industrial, PLCs y sistemas de datos IoT

• Realizó ingeniería inversa de maquinaria industrial y programó la lógica de conexión con PLCs Keyence, Delta y Allen Bradley para la extracción y el registro de datos de producción en tiempo real.
• Integró los datos de planta mediante KEPServerEX y los envió a los servidores designados, habilitando telemetría industrial para el monitoreo y análisis de procesos.
• Diseñó y fabricó dispositivos IoT personalizados desde cero (PCB, carcasa y controles) para capturar datos de equipos sin salida directa por PLC, conectándolos vía KEPServerEX o MQTT según el caso.
• Desarrolló una cámara de detección de anomalías basada en visión por computadora, con un costo de fabricación 98.5% menor al de soluciones comerciales equivalentes.

Líder de Proyecto - Effata - Zacatecas, México

(2023-01 - 2025-01)

Dispositivo médico de IA con sensores e IA para la detección y reducción de la tartamudez

• Lideró el desarrollo de un dispositivo médico con sensores y un modelo de IA en Python/TensorFlow, logrando una reducción del 22% en episodios de tartamudez durante las pruebas iniciales.
• Coordinó un equipo multidisciplinario para el diseño de prototipos 3D en SolidWorks y su implementación clínica.

Líder de Proyecto - MEDCARD - Zacatecas, México

(2025-01 - 2025-01)

Sistema de Historial Médico NFC con base de datos SQL para acceso instantáneo a historiales médicos

• Diseñó un sistema NFC integrado con una base de datos SQL para el acceso instantáneo a historiales médicos en situaciones de emergencia.
• Redujo el tiempo de respuesta de conexión en un 70% frente a sensores NFC convencionales, mediante el rediseño del sensor.

Ingeniería Electromecánica - Especialidad en Control y Automatización Industrial - Tecnológico Nacional de México – Campus Zacatecas (2020-01 - 2025-01)

Ingeniería en Software - Ingeniería en Software - Universidad DeVry (2020-01 - 2025-01)