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Full Stack Product Engineer | AI Engineering

DANILÓPEZ

Construyo sistemas donde la arquitectura y la experiencia se diseñan juntas. Del contrato de API al detalle de interacción: todo con propósito.

Sobre mí

Soy Full-Stack Product Engineer y el frontend es mi especialidad. Convierto requisitos de producto y diseño en aplicaciones mantenibles y accesibles, sin separar la arquitectura de la experiencia de uso. Trabajo con Angular, React y TypeScript en frontend, y con Node.js y Python/FastAPI en backend.

Actualmente trabajo en Servinet, donde participo en la modernización de aplicaciones, la arquitectura y puesta en marcha de nuevos proyectos, el testing y CI/CD. También diseño tooling para aplicar IA a procesos concretos de ingeniería: workflows que conectan modelos con el contexto del proyecto, las herramientas del equipo y validaciones deterministas, manteniendo las decisiones importantes bajo control humano.

Antes de dedicarme al desarrollo estudié periodismo, trabajé en medios digitales y cursé un máster en documental transmedia. Esa etapa todavía marca cómo trabajo: entender el problema antes de construir, estructurar información compleja y pensar en quién va a utilizar el producto.

Stack técnico

ReactNext.jsTypeScriptNode.jsPythonFastAPIAngular

Contacto directo

Cómo trabajo

01

Front-end

La interfaz es el producto. Construyo frontends con Angular, React/Next.js y TypeScript que escalan, se mantienen accesibles y respetan la intención del diseño hasta producción.

02

Back-end

Del modelo de datos al deploy. Diseño APIs, contratos entre capas e infraestructura con Node.js y Python/FastAPI. Las decisiones de backend se toman pensando en el producto, no a posteriori.

03

UX / UI

El diseño no termina en Figma. Entiendo qué hace que una experiencia funcione y me encargo de que eso sobreviva a la implementación.

04

Pensamiento de producto

Antes de programar, era periodista. Eso marca cómo me acerco a los productos: quién los usa, qué intenta hacer y qué se lo impide. Que algo funcione no basta si nadie lo entiende.

05

IA aplicada

Uso la IA donde se gana su sitio: revisión con contexto, automatización de criterio repetible y flujos human-in-the-loop. IA que mejora la ingeniería y reduce trabajo repetitivo, no que reemplaza criterio técnico.

Trabajo seleccionado

Developer Tooling

Convierto procesos de ingeniería repetibles en herramientas que otros usan a diario: servidores MCP, workflows de revisión y automatizaciones de despliegue. Leen el contexto del proyecto, hablan con los sistemas que ya están en producción y devuelven un resultado verificable.

Tooling interno construido en Servinet, en uso por el equipo.

ApeReview

Servidor MCP

Convierte el conocimiento disperso de un proyecto (convenciones, criterios técnicos, aprendizajes de revisiones anteriores) en una base que los agentes consultan antes de responder. El criterio del equipo llega en el momento en que hace falta.

Backend en Python/FastAPI con SQLite + FTS5 para búsqueda full-text sobre la base de conocimiento, expuesto como servidor MCP. La ingesta es dinámica, así que la base crece con cada revisión y un criterio acordado hace seis meses sigue disponible hoy.

  • Python
  • FastAPI
  • MCP
  • SQLite + FTS5
  • Retrieval

figma-dom-audit

Auditoría automatizada

Compara la implementación en navegador con el diseño en Figma y devuelve cada desviación en píxeles y en nombres de token, con el valor exacto y el selector donde ocurre.

Orquesta los MCPs de Figma y Chrome DevTools y cubre spacing, layout, tipografía, color, bordes, estructura y overflow. El comparador aporta las cifras contra las escalas de tokens del proyecto, y el modelo agrupa y prioriza el informe.

  • MCP
  • Figma
  • Chrome DevTools
  • Design tokens

sonar-diff-review

Análisis estático

Analiza solo los archivos tocados por un diff con el motor de SonarLint/SonarQube dentro del IDE. Sonar produce los hallazgos y el agente los ordena según lo que el cambio toca.

Abre los archivos afectados, recoge los diagnostics del IDE y separa las reglas Sonar del ruido de otras herramientas. El agente aporta interpretación y prioridad, y cada hallazgo conserva la regla Sonar que lo originó.

  • SonarQube
  • SonarLint
  • IDE diagnostics
  • Git diff

docker-push-acr

Automatización de despliegue

Build y publicación de imágenes Docker en Azure Container Registry. Antes de cualquier push muestra registry, entorno, imagen y tag, y exige confirmación humana explícita.

Recoge los parámetros necesarios, ejecuta el build con los scripts que ya existen en el proyecto y prepara el destino. La confirmación bloquea el push, así que un tag equivocado se ve antes de publicarse, no después.

  • Docker
  • Azure Container Registry
  • Bash
  • CI/CD

Experiencia

  1. Periodo: dic 2023 — presente (Puesto actual)

    Full Stack Developer

    Servinet Sistemas y Comunicación

    • Desarrollo de aplicaciones web escalables con Angular, React y TypeScript, de Figma a producción, con foco en rendimiento, accesibilidad WCAG, mantenibilidad y experiencia de usuario
    • Liderazgo y participación en iniciativas de modernización frontend, incluyendo migraciones WPF → Angular, actualizaciones v13 → v19+, refactor de módulos legacy y mejoras de testing y deuda técnica
    • Arranque y coordinación de nuevos proyectos Angular, alineando arquitectura, librerías compartidas, estrategia de testing, convenciones de desarrollo y prácticas de CI/CD entre equipos
    • Desarrollo full-stack con .NET 8+ (C#) y Python/FastAPI, creando APIs REST, lógica de negocio, integraciones y tooling interno
    • Referente interno en IA aplicada y developer tooling, ayudando a otros desarrolladores a evaluar e implementar MCPs, flujos agénticos, RAG y prácticas de desarrollo asistido
    • Angular
    • React
    • TypeScript
    • .NET
    • Python
    • FastAPI
    • Azure DevOps
    • Jenkins
  2. Periodo: junio 2023 — dic 2023

    Full Stack Developer

    Dewedd

    • Desarrollo end-to-end de una aplicación de planificación de bodas, desde concepto hasta producción
    • Construcción de interfaces responsivas con React y Tailwind enfocadas en conversión
    • Diseño e implementación de backend con Flask (usuarios, proveedores, eventos y lógica de negocio)
    • Definición de modelo de datos y arquitectura inicial del sistema
    • React
    • Python/Flask
    • AWS
    • Tailwind

Contacto

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