Diego De La Flor

AI Developer y Full Stack Engineer con 2.7 años de experiencia construyendo soluciones de IA generativa, automatización de pruebas y aplicaciones web de alto rendimiento. Diseñé e implementé un pipeline RAG end to-end que redujo el tiempo de creación de casos de prueba en 70.9%. Experiencia sólida en NestJS, React, Spring Boot, OpenAI API y Azure. Proyecto de investigación en ML con Random Forest alcanzando 99.65% de accuracy sobre 9,983 muestras reales.

• Mandu HR — AI Developer Feb 2026 – Actualidad

  Empresa de HR tech con +600 clientes y 91 colaboradores. Stack: NestJS, React, Laravel, Azure, OpenAI API.

1. Logro: Reduje el tiempo de creación de casos de prueba en 70.9% (de 50h a 14.55h por sprint) diseñando un pipeline RAG end-to-end que indexa requerimientos desde Jira y Confluence como knowledge base, procesados vía Google Cloud APIs y entregados como casos pruebas — ahorrando ~35h de trabajo de QA por sprint.

2. Proyecto: Diseñé e implementé una aplicación de escritorio (Electron + React + Vite) que instrumenta el DOM en tiempo real durante sesiones de usuario, generando automáticamente estructuras JSON de componentes y suites de pruebas Playwright end-to-end — actualmente en desarrollo, con objetivo de eliminar el 100% de la escritura manual de tests de regresión.

3. Eficiencia: Apliqué prompt engineering avanzado y generación asistida por LLM para acelerar la producción de código en un 40% estimado, reduciendo ciclos de revisión en módulos de PHP (Laravel) integrados con nuevos componentes.

• Mandú HR — Full Stack Developer Ene 2025 – Ene 2026 Desarrollo de nuevas funcionalidades y optimización de plataformas con +600 clienes activos.

1. Desarrollo: Desarrollé 6+ módulos de alto impacto en producción usando Laravel, NestJS, Angular (Ant Design) y React + Vite, mejorando la cobertura funcional de la plataforma HR para una base de +4,500 usuarios.

2. Performance: Optimicé consultas críticas en bases de datos SQL y NoSQL, logrando reducción de latencia en operaciones de lectura/escritura de alta concurrencia en el sistema de gestión de colaboradores.

3. Arquitectura: Propuse e implementé una refactorización del pipeline de importación masiva de colaboradores usando upsert con particionado en bloques de 10,000 registros, demostrando una reducción de 10 segundos por lote y eliminación de duplicados — presentado al equipo como mejora arquitectónica para adopción futura.

4. Integración: Integré servicios backend con APIs REST en PHP/Laravel y NestJS dentro de un ecosistema de microservicios, asegurando compatibilidad y mantenibilidad del código.

• Mandú HR — QA Automation Trainee Sep 2023 – Dic 2024 Rol de entrada con foco en automatización de pruebas, APIs y calidad en aplicaciones web, móvil y escritorio.

1. Ejecuté pruebas funcionales y de regresión en aplicaciones web, móvil y escritorio, documentando defectos y validando requisitos funcionales en sprints ágiles.

2. Automaticé pruebas de API usando Postman y validé endpoints desarrollados en PHP, reduciendo tiempo de verificación manual en ciclos de integración.

3. Conduje pruebas de carga y estrés con Apache JMeter sobre APIs y aplicaciones web, identificando cuellos de botella y mejorando SLAs de rendimiento.

4. Validé compatibilidad y responsive design en múltiples dispositivos y navegadores con BrowserStack, asegurando cobertura cross-platform.

Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) — Ingeniería de Software (Bachiller)