Construyo frameworks de aprendizaje federado y sistemas de desarrollo multi-agente. Mi investigación se sitúa en la intersección entre ML distribuido confiable, agentes de IA con supervisión humana y experiencia de desarrollador para software asistido por IA.
Ciencias de la Computación y la Información · Rochester Institute of Technology
Doctorado en Ciencias de la Computación y la Información continuando la investigación en aprendizaje federado con el Dr. Leon Reznik.
SCADS · Conferencia de Verano sobre Ciencia de Datos Aplicada · NC State · Laboratory for Analytic Sciences
Seleccionado como SCADS Summer Research Scholar en NC State LAS para el verano de 2026.
Arquitectura de Software · Rochester Institute of Technology
Mentoreo a estudiantes en patrones de diseño, estilos arquitectónicos y atributos de calidad. Lideré una sesión completa de clase durante la ausencia del instructor.
Grupo de Investigación del Dr. Leon Reznik · Rochester Institute of Technology
Mejorando el framework de aprendizaje federado IntelliFL con más del 80% de cobertura de pruebas, interfaz React/FastAPI y métodos de agregación robustos contra ataques bizantinos.
Ingeniería de Software · Rochester Institute of Technology
GPA: 4.0/4.0. Proyecto final: Mejorando el Framework de Ejecución de Aprendizaje Federado (Asesor: Dr. Leon Reznik).
Sistemas de Gestión de Distribución · Lowe's Home Improvement
Reduje los registros de errores diarios en 150,000 a través de los RDC. Construí herramientas de automatización full-stack. Reduje el tiempo de incorporación en un 80%.
Equipo de Desarrollo · Phiquest
Diseñé wireframes para aplicaciones web. Construí una extensión de Chrome para autenticación de documentos basada en blockchain usando Node.js.
Ingeniería en Computación · University of South Florida
GPA: 3.06/4.0.
IEEE Intelligent Systems (PrePrints) · 2026
Argumentamos que la metacognición debería ser el principio rector para el diseño y despliegue de aplicaciones de Aprendizaje Federado (FL).
IJCNN 2026 (IEEE WCCI, Maastricht) · 2026
Aunque el Aprendizaje Federado (FL) mejora la seguridad y la privacidad de los clientes al mantener los datos localmente, la naturaleza descentralizada de este paradigma lo expone a diversas acciones maliciosas, así como a problemas tecnológicos y de fiabilidad que pueden degradar la calidad de los datos, dificultar la convergencia y reducir la precisión del modelo global.
Individual · HackerRank · May 2026
Agente multi-dominio para triaje de soporte: enruta tickets a través de los corpus de HackerRank, Claude y Visa con respuestas fundamentadas en el corpus, procesamiento por lotes asíncrono y defensa contra inyección de prompts.
Equipo · RIT AWARE-AI · Feb 2026
Cosmic Ritual: gestos EMG de BioRadio impulsan un motor de acordes en tiempo real. Construí el clasificador de gestos, el motor MIDI, el modo musical con GUI y el sitio de docs Zensical.
Póster · NE Agents Day 2026 · May 8, 2026
Replantea la programación multi-agente como un problema de interpretabilidad mediante tres pilares: Monitor (observabilidad con OpenTelemetry / Jaeger / Prometheus), Comunicar (los agentes piden aclaración sobre requisitos ambiguos) y Controlar (ciclos de reparación acotados para una recuperación deliberada).
Póster · RIT AWARE-AI Research Poster Session 2026 · April 15, 2026
Examina cómo la encarnación, la voz y el marco de novela visual Ren'Py afectan la forma en que los usuarios supervisan y redirigen software multi-agente.
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