fernando_ljtn DiegoFernandoLojanTenesaca

Diego Fernando Lojan Tenesaca

Full Stack Developer | Data & AI Engineer
Ingeniero en Ciencias de la Computación — Universidad Nacional de Loja

`> whoami`

class DiegoLojan:
    role      = "Data & AI Engineer @ Dataglov S.A.S."
    education = "Ing. Ciencias de la Computacion - UNL"
    exchange  = "Universidad Tecnologica del Peru (UTP) - Lima"
    location  = "Loja, Ecuador"

    languages = ["Python", "TypeScript", "JavaScript", "SQL"]
    interests = ["AI Engineering", "Data Pipelines", "Full Stack", "Applied NLP"]

    def current_work(self):
        return {
            "ai_microservices": "Arquitectura DDD multi-tenant en produccion",
            "semantic_search":  "Embeddings multilingues + pgvector",
            "agents":           "Orquestacion con LangGraph y tool calling",
            "vision":           "Vision-Language Models self-hosted",
            "research":         "Paper aceptado en Springer (CIT 2026)",
            "freelance":        "Indaga Lab - paraguas propio de IA y software",
        }

Currently building AI microservices & autonomous agents at Dataglov S.A.S. and running my own freelance lab Indaga Lab.

Stack

AI & Data	Backend
Frontend & Mobile	DevOps & Tools

Proyectos destacados

Indaga Lab Privado

Mi marca paraguas freelance: portal de servicios técnicos y de IA (consultoría, tesis, sistemas a medida) y submarca de chatbots empresariales con cotizador IA y backoffice en wauto.indagalab.com.

Next.js FastAPI LangGraph PostgreSQL i18n

Kumbre Extension de Indaga Lab

Herramienta vertical para constructoras: gestión de APUs (Análisis de Precios Unitarios) en cotización y obra. Convierte presupuestos PDF (formato SERCOP) a Excel editable con parsing inteligente, fuzzy matching y catálogo precargado.

Next.js FastAPI PostgreSQL

Sudial AI Privado

Microservicio de IA en producción con arquitectura DDD multi-tenant. Búsqueda semántica con embeddings multilingües, agente conversacional con orquestación de herramientas, clasificación zero-shot, OCR estructurado, transcripción local y moderación.

FastAPI LangChain LangGraph pgvector Docker

Sudial Privado

Plataforma SaaS multi-tenant para chatbots WhatsApp empresariales. Backoffice web, app móvil y backend de mensajería con builder visual de flujos, CRM, citas e inventario.

Next.js React Native Python PostgreSQL Redis WebSockets

Ecuador Energy Anomalies

Detección multi-técnica de crisis energéticas en LATAM con consenso de algoritmos (Isolation Forest, STL, CUSUM), validación cruzada y dashboard interactivo.

Python Scikit-learn Optuna SHAP Streamlit

Detección de Estrés en Español

Investigación aplicada en NLP español: SVM optimizado vía TPE (Optuna) sobre tweets de la crisis energética 2024. Paper aceptado en Springer / CIT 2026 (en producción).

Python SVM Optuna NLP CRISP-DM

Orbyn Lead Qualifier

Bot de Telegram que califica leads contra un ICP con LLM y failover automático entre proveedores. Grafo LangGraph con prompts versionados y validación estricta de salida (JSON).

Python LangGraph Telegram SQLite Google Sheets

LeaderGym

Landing page profesional para gimnasio real. Mobile-first, animaciones scroll, carrusel de servicios, planes de membresía y WhatsApp Business.

Astro Tailwind CSS SEO

Publicaciones

Lojan, D. F.; Chamba-Eras, L. — Bayesian Hyperparameter Optimization of Support Vector Machines Using TPE for Stress Detection in Spanish Social Media During the 2024 Ecuadorian Energy Crisis. En Emerging Research in Intelligent Systems. Proceedings of the CIT 2026, Springer Nature. (Aceptado, en producción)

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