Porfolio de Abel Haro Armero

Abel Haro Armero 22 años Altea / Valencia

ahararm@upv.es

AbelHaro

Abel Haro

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CV (EN)

Sobre mí

Estudiante del Máster en Ingeniería de Computadores y Redes en la Universitat Politècnica de València. Apasionado por la tecnología y el desarrollo de aplicaciones, siempre estoy buscando aprender nuevas habilidades y mejorar mis conocimientos en el campo de la informática.

Educación

Máster en Ingeniería de Computadores y Redes en la Universitat Politècnica de València

Septiembre 2025 - actualidad

Grado en Ingeniería Informática en la Universitat Politècnica de València

Septiembre 2021 - Julio 2025

Idiomas

Español - Nativo

Inglés - B2

Experiencia

Octubre 2024 - Julio 2025
Prácticas en el Departamento DISCA de la UPV

Valencia, España

Desarrollo de un sistema de detección de defectos en objetos mediante imágenes, utilizando redes neuronales convolucionales (CNNs). Investigación y experimentación con diferentes arquitecturas y datasets para optimizar la precisión y eficiencia del modelo. Uso de dispositivos NVIDIA Jetson para la implementación del sistema en hardware de bajo consumo.
Julio 2024
Prácticas en SOLTECSIS S.L.

Altea, España

Depuración y corrección de errores durante la migración del proyecto de código abierto FWCloud de JavaScript a TypeScript. Colaboración en la refactorización del código base para mejorar la mantenibilidad y escalabilidad. Implementación de pruebas unitarias y de integración para garantizar la calidad del software.

Proyectos

DescubreUPV

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Aplicación móvil para ayudar a los nuevos estudiantes a conocer la universidad, sus instalaciones y servicios. La aplicación cuenta con un mapa interactivo que permite a los usuarios explorar la universidad y encontrar información sobre diferentes edificios y servicios. Desarrollada en Kotlin y utiliza Supabase como backend para almacenar y gestionar la información de las localizaciones y los usuarios.

Kotlin

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Detección de defectos en objetos mediante redes neuronales

Sistema para la detección de defectos en objetos a partir de imágenes, empleando redes neuronales convolucionales. Se utilizó el framework Ultralytics para el entrenamiento y la inferencia con modelos YOLO, optimizados para hardware NVIDIA Jetson mediante el SDK TensorRT. El sistema permite la detección de defectos en tiempo real y el análisis de imágenes para la identificación de fallos en productos industriales.

Python

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Sitio web personal desarrollado con Astro y Tailwind CSS, que muestra mi experiencia, proyectos y habilidades técnicas.

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API para la gestión de comercio electrónico

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API para una plataforma de gestión de comercios electrónicos, que permite a los usuarios administrar productos, categorías, usuarios y pedidos. El objetivo del proyecto es aprender a desarrollar APIs RESTful utilizando Java y Spring Boot, implementando buenas prácticas de desarrollo y diseño de software.