Experiencia

Descargar Curriculum (español / inglés)

Desarrollador de software en Python

Consultora Ninja (2020-2022)

Desarrollo de un software para experimentación en Procesamiento del Lenguaje Natural
Manager del repositorio del proyecto
Refactorización de código existente en Python y aplicación de buenas prácticas (coverage, tipado, formato y CI/CD)
Diseño y desarrollo de una interfaz Web para el etiquetado de datos
Preprocesamiento de datos para algoritmos de Machine Learning. Tratamiento de datos crudos y volcado en una base de datos SQLite

IFIBA - YTEC (2019-2022)

Diseño y construcción de un Microscopio de Pticografía de Fourier (FPM) (prototipo de factibilidad y versión entregada)
Interfaz y drivers de control para la iluminación y cámara gigapixel (Ctypes, PySerial y C++)
Electrónica de control para la iluminación (Arduino)
Tornería y ajuste de piezas en aluminio.
Interfaz de control web (Flask y Bootstrap) y versión de consola (CLI mediante Click)
Anotador de muestras en formato piramidal con interfaz web (W2UI, OpenSeaDragon y PaperJS)
Refactorización del proyecto de anotador a TypeScript
Esquema de trabajo agil con reuniones diarias (10 minutos) y semanales (45 minutos)
Asistencia técnica en el emplazamiento final del microscopio

Laboratorio de Fotónica - Instituto de Ingeniería Biomédica (2018-2021)

Desarrollo en Python de un motor para algoritmos genéticos (PySuppose)
Desarrollo de rutinas en CUDA para la deconvolución del algoritmo Suppose
Paralelización en múltiples GPU
Desarrollo de un paquete para el aprovechamiento de la Unidad de Mapeo de Texturas (TMU) de la GPU (Catmu)
Publicaciones:
- M. Toscani, A. Mazzeo, S. Martínez, O. Martínez, A. Lacapmesure and G. B. Vazquez, “Fuentes de error, artificios, aceleración y validación del algoritmo de deconvolución con super-resolución para imágenes de microscopía,” 2020 IEEE Congreso Bienal de Argentina (ARGENCON), 2020, pp. 1-7, doi: 10.1109/ARGENCON49523.2020.9505479.
- (Próximamente) Combining deep learning with SUPPOSe and Compressed Sensing for SNR-enhanced localization of overlapping emitters

Agrix (2019-2020)

Preprocesamiento por técnicas de Computer Vision en una placa Nvidia Jetson Nano
Implementación de una cascada de filtros en CUDA con interfaz a Python (Ctypes)
Procesamiento de datos mediante Redes Neuronales
Desarrollo de software en Python para la adquisición de imágenes 3D con almacenamiento en HDF5
Mantenimiento remoto (SSH) de los equipos de medición desplegados

IFIBA - Satellogic (2018)

Diseño y desarrollo de un montaje óptico para la caracterización de una lente utilizada en un sistema de posicionamiento tipo Star Tracker (electrónica de control, drivers e interfaz de adquisición)
Caracterización del rayo de luz incidente
Adquisición de imágenes con la cámara y la lente barriendo los posibles ángulos de incidencia

Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - UBA (2020-2021)

Desarrollo de un software de adquisición (Arduscope) (interfaz de osciloscopio y generador de funciones haciendo uso de Arduino)
Dos cuatrimestre de clases virtuales en un laboratorio de electrónica asistiendo en la revisión de códigos
Un cuatrimestre presencial en un laboratorio avanzado de Física centrado en tareas de instrumentación y control

Estudio Gianatelli (2012-2015)

Instituto técnico San Antonio de Padua (2005-2010)