Hey, soy Carlos Hernández Martínez

Ingeniero Informático en formación con experiencia en QA Automation y proyectos de Machine Learning aplicados. Interés en aplicar la IA y la ingeniería de software para resolver problemas reales.

Experiencia laboral

Experiencia Profesional

  1. QA Automation Engineering

    Mercadona IT

    Diseño y desarrollo de planes de pruebas automatizadas dentro del ecosistema DevHub Edge. Creación de escenarios E2E con Playwright y Postman. Colaboración con Tech Leads, Product Owners y desarrolladores para detectar riesgos y mejorar la fiabilidad del software.
  2. AI Software Engineering Intern

    Urobora SL

    Prácticas en desarrollo de agentes de IA basados en LLM y microservicios en Python. Implementación de backend con FastAPI y despliegues en Google Cloud Platform. Colaboración en el diseño de pipelines CI/CD y en la integración de servicios de IA para automatización empresarial.
  3. Trabajo de Fin de Grado - Clasificación Automática de Osteoartritis

    Universidad Politécnica de Valencia

    Desarrollo de modelos de deep learning en PyTorch y TensorFlow para la clasificación automática de artrosis de rodilla. Uso de técnicas de fine-tuning en datasets médicos limitados y validación cruzada con otros dominios.
  4. Estancia Erasmus - Investigación en Representaciones Implícitas

    Technical University of Munich (colaboración con KUKA)

    Colaboración en investigación sobre modelos neuronales implícitos aplicados a la detección de colisiones en robótica. Desarrollo de prototipos en PyTorch y exploración de técnicas de optimización de modelos.

Formación Académica

  1. Grado en Ingeniería Informática

    Universidad Politécnica de Valencia (UPV)

    Nota media: 7,7. Especialización en Inteligencia Artificial y Machine Learning. Formación en programación, algoritmos, bases de datos y arquitecturas de software.
  2. Erasmus en Computer Science

    Technical University of Munich (TUM)

    Programa de intercambio internacional enfocado en IA y robótica. Participación en proyectos de investigación aplicada en modelos neuronales implícitos.
  3. Akademia Bankinter Innovation Foundation

    Bankinter Innovation Foundation

    Programa de formación en innovación y emprendimiento tecnológico. Desarrollo de habilidades en liderazgo y gestión de proyectos innovadores.
  4. Diploma en Innovación Social

    CEU San Pablo Valencia

    Formación en innovación social y responsabilidad corporativa en colaboración con Edwards Lifesciences.

Proyectos

Clasificación Automática de Osteoartritis de Rodilla

Clasificación Automática de Osteoartritis de Rodilla

  • PyTorch
  • TensorFlow
Proyecto de TFG en la UPV aplicando modelos de deep learning (PyTorch, TensorFlow) sobre radiografías médicas para detección de artrosis. Incluye técnicas de fine-tuning y validación cross-domain.
Neural Implicit Swept Volume Models

Neural Implicit Swept Volume Models

  • PyTorch
Colaboración en la TUM con KUKA para el desarrollo de modelos neuronales implícitos aplicados a la detección de colisiones en robótica. Prototipado en PyTorch.

Sobre mí

Soy estudiante de último curso de Ingeniería Informática en la Universidad Politécnica de Valencia, especializado en Inteligencia Artificial y Machine Learning. Complemento mi formación académica con experiencia práctica en QA Automation e investigación aplicada en visión por computador.

Actualmente trabajo en Mercadona IT como QA Automation Engineering, donde diseño y ejecuto pruebas automatizadas E2E con Playwright y Postman. Previamente, realicé prácticas en Urobora SL como AI Software Engineering Intern, desarrollando microservicios y agentes basados en LLM para automatización de procesos.

También he colaborado en proyectos de investigación en la Technical University of Munich junto a KUKA, aplicando modelos neuronales implícitos en robótica, y en mi Trabajo de Fin de Grado en la UPV sobre clasificación automática de artrosis de rodilla con deep learning. Me considero una persona proactiva, con capacidad de adaptación y motivación por aprender.

Habilidades

Habilidades Técnicas

  • Python
  • JavaScript / TypeScript
  • Playwright
  • Postman
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • FastAPI
  • Git
  • Docker
  • Podman
  • Kubernetes
  • GitHub Actions
  • Jenkins / CloudBees
  • Spinnaker
  • MySQL
  • MongoDB
  • Google Cloud Platform
  • Microsoft Azure
  • Cloudflare Workers
  • CI/CD Pipelines
  • APIs REST
  • Prompt Engineering

Competencias

  • Trabajo en equipo multidisciplinar
  • Comunicación efectiva
  • Pensamiento crítico
  • Resolución de problemas
  • Gestión del tiempo y priorización
  • Aprendizaje continuo
  • Adaptabilidad en entornos ágiles