Vicente Redruello Rossi

Configuración y extensión de sistema de gestión de normas judiciales

Desarrollador Full Stack

• PHP
• Python
• LLMs
• JavaScript
• Laravel
• Bash
• HTML
• CSS
• Tailwind
• SQL
• Nginx
• Git
• OpenAI API
• Backpack for Laravel
• Linux
• MySQL
• Docker

Adapté una aplicación existente de administración de normas judiciales para su implementación en dos nuevos municipios: La Plata y San Martín de los Andes. En cada caso, relevé y cumplí con los requerimientos específicos de cada organismo. Mejoré la documentación técnica de ambos proyectos, cubriendo procedimientos de deploy en producción, requisitos del sistema, configuraciones necesarias y migración de base de datos para snapshots.

Para La Plata, desarrollé una integración con modelos de lenguaje (LLMs) que permite a los usuarios cargar imágenes o PDFs de normas y obtener automáticamente el texto extraído y los campos parseados, eliminando la carga manual. Para San Martín de los Andes, el sistema ya se encuentra en producción; incorporé mejoras visuales y funcionales según los requerimientos del cliente, incluyendo imagen de fondo en el landing page.

Además, configuré el entorno de contenedores de ambos proyectos creando los archivos Dockerfile y docker-compose.yml necesarios, facilitando la replicabilidad del entorno y simplificando el proceso de deploy tanto en desarrollo como en producción.

Sistema de gestión de causas y oficios municipales

Desarrollador Full Stack

• PHP
• Python
• LLMs
• Laravel
• Filament
• Bash
• SQL
• FastAPI
• Nginx
• Git
• OpenAI API
• Linux
• MySQL
• Docker
• MinIO

Trabajo de forma asalariada para la Municipalidad de La Plata junto con la Subsecretaría de Tecnología, en un proyecto de digitalización y gestión de causas y oficios institucionales. Formo equipo con otro profesional que lidera técnicamente el proyecto; soy responsable del desarrollo y participo en las decisiones de arquitectura.

Creé el sistema de gestión de juicios y oficios, con un esquema de roles y permisos jerárquico (Super Admin, Admin y Lector). Como parte de la puesta en marcha, migramos los expedientes en papel al sistema digital; los datos no seguían un formato estandarizado (campos como la carátula concentraban rol procesal, número de causa, número de expediente, etc.), por lo que tuve que procesarlos y normalizarlos apoyándome en modelos de lenguaje, incluida una herramienta propia para asistir el parsing.

Una vez en uso por el organismo, entramos en una segunda etapa. En ella implementé la gestión de documentos con control de versiones utilizando MinIO, y un sistema de revisión de documentos. Actualmente estoy desarrollando funcionalidades de IA (LLMs y RAG) y evaluando el hardware requerido para soportarlas.

Plataforma educativa para la Facultad de Informática – UNLP

Arquitecto de Software & Desarrollador Full Stack

• PHP
• Python
• LLMs
• JavaScript
• Laravel
• Filament
• Bash
• HTML
• CSS
• Tailwind
• SQL
• FastAPI
• Cloudflare
• Nginx
• Git
• OpenAI API
• Linux
• MySQL
• Docker

Ideé y co-lidero, junto a otro desarrollador, una plataforma educativa para estudiantes de la Facultad de Informática de la UNLP. La aplicación centraliza la documentación por materia, habilita foros de consulta por asignatura y ofrece un entorno de ejercitación interactivo con herramientas adaptadas a cada contenido, como un compilador de Pascal integrado o preguntas de verdadero/falso, entre otras. Diseñé la arquitectura general del sistema y ambos participamos activamente en el desarrollo.

Sobre esas herramientas de práctica implementamos LLMs para generar ejercicios de forma automática, por dos vías: extracción desde parciales mediante OCR, y generación desde cero a partir de un sistema de "inspiración por frases" que respeta la estructura que siguen los ejercicios de cada materia. También usamos LLMs para sumar soluciones paso a paso a cada ejercicio; por ejemplo, el compilador de Pascal va mostrando de forma incremental cada fragmento de código y explica por qué se agrega en ese paso. Actualmente estamos evaluando incorporar un chatbot con LLMs que conozca el contexto de lo que el usuario está viendo para asistirlo en cualquier momento.

En infraestructura, configuré la containerización del proyecto con Docker y docker-compose, garantizando un entorno de desarrollo consistente y listo para un futuro deploy en producción. El proyecto se encuentra en desarrollo activo.

Sistema de extracción automática de licitaciones desde boletines oficiales

Arquitecto de IA & Desarrollador Full Stack

• PHP
• Python
• LLMs
• RAG
• JavaScript
• Laravel
• Filament
• Bash
• HTML
• CSS
• Tailwind
• SQL
• FastAPI
• Cloudflare
• Nginx
• Git
• OpenAI API
• Linux
• MySQL

Co-desarrollé una aplicación que utiliza inteligencia artificial para identificar y extraer automáticamente licitaciones públicas desde los PDFs de boletines oficiales de toda la Argentina, con fines comerciales orientados a empresas del sector.

Fui responsable del diseño de la estrategia de extracción con IA, incluyendo la arquitectura del pipeline basado en RAG (Retrieval-Augmented Generation) y su implementación completa. El sistema procesa documentos de múltiples jurisdicciones de manera automatizada, estructurando la información extraída para su distribución y venta.

Trabajo integrador en grupo del Seminario de Python - Facultad de Informática, UNLP

Desarrollador Full Stack

• Python
• Streamlit
• Matplotlib
• Pandas
• Folium

Desarrollamos una aplicación que procesa registros provenientes de tres datasets bajo el estándar Darwin Core. El trabajo se dividió en dos etapas.

En la primera construí, junto al equipo, la capa de lectura de datos. Diseñamos un sistema que recorre los datasets (en CSV) sin cargar más de un registro en memoria a la vez, centralizando la lógica en clases Dataset y Record para lograr un alto nivel de modularización. La configuración se resolvió con un archivo dedicado que localiza las carpetas de cada dataset por nombre, de modo que el sistema sigue funcionando aunque el usuario las renombre o reorganice.

En la segunda etapa desarrollamos la aplicación web con Streamlit: búsqueda de registros por filtros, visualización mediante gráficos, un mapa interactivo y operaciones de alta, modificación y eliminación de registros, entre otras.

El proyecto me sirvió para aprender Streamlit, incorporar nociones de accesibilidad y, sobre todo, para ganar experiencia en trabajo en equipo, organización y gestión de tiempos.