Aplicaciones web
Next.js, React y TypeScript: mapas interactivos, autenticación, internacionalización ES/EN y seguimiento de trabajos en tiempo real vía SSE.
quién escribe aquí
Sobre mí
Software & AI Engineer. Construyo productos de IA full-stack y escribo aquí sobre desarrollo web e IA aplicada a programación, desde la experiencia de aplicarlas en proyectos reales.
Paco Pedrosa
Software & AI Engineer · Málaga, España
- Next.js
- TypeScript
- Python
- FastAPI
a qué me dedico
Productos de IA full-stack, de la investigación al producto
Construyo productos de IA full-stack: frontends en Next.js y TypeScript junto a microservicios de machine learning en FastAPI y Python, orquestados con Prefect y desplegados con Docker y CI/CD. Desde diciembre de 2025 trabajo como Software & AI Engineer en un grupo de investigación universitario especializado en IA aplicada, donde diseño plataformas para agricultura digital y espacios de datos.
Mi especialidad es precisamente ese salto que muchos proyectos no llegan a dar: coger modelos que funcionan en un cuaderno de investigación y convertirlos en sistemas que alguien puede usar de verdad, con autenticación, mapas, trabajos en tiempo real, internacionalización y documentación lista para operar.
el día a día
En qué trabajo
Microservicios de ML
Python y FastAPI, pipelines orquestados con Prefect y workers asíncronos (Dramatiq/RabbitMQ), artefactos en MinIO y datos en PostgreSQL.
Productos AgriTech
Predicción de rendimiento agrícola con series temporales y ensembles, análisis de estrés hídrico con Sentinel-2/NDWI y modelos geoespaciales para la severidad del repilo del olivo.
Espacios de datos
Capa de usuario de espacios de datos: anotación semántica, matchmaking, validación SHACL y gestión de vocabularios (RDF, ontologías, DCAT-AP).
Del código a producción
Definición de contratos frontend-ML, despliegue con Docker y CI/CD, y documentación operativa bilingüe para equipos y usuarios finales.
herramientas
Stack con el que trabajo
- Next.js
- React
- TypeScript
- FastAPI
- Python
- Prefect
- scikit-learn
- statsmodels
- Leaflet/GeoJSON
- PostgreSQL
- MinIO
- Docker
- GitHub Actions
por qué existe este blog
Dos temas que casi nunca se cuentan juntos
En mi día a día también integro asistentes como Claude Code o GitHub Copilot en el propio flujo de trabajo de programación, y de ahí sale buena parte de lo que escribo aquí.
Creé DevAI Blog porque no encontraba muchos sitios en español que hablaran de estas dos cosas a la vez: desarrollo web serio y el uso práctico —no hype vacío— de la IA para programar mejor y más rápido. Aquí escribo sobre lo que pruebo, lo que funciona y lo que no, siempre desde la experiencia real de aplicarlo en proyectos propios.
cómo escribo aquí
Tres reglas que me autoimpongo
Desde la experiencia real
Escribo sobre lo que he probado yo mismo en proyectos propios, incluyendo los errores por el camino y cómo los resolví.
Sin hype vacío
La IA es una herramienta útil, no magia. Cuento igual de bien lo que funciona y lo que no acaba de funcionar.
Los fundamentos primero
Sacar partido a la IA sin perder de vista el buen código, las buenas prácticas y el rendimiento, que siguen importando tanto como siempre.
¿Quieres proponerme un tema?
Escríbeme si quieres sugerir un artículo, corregirme algo o simplemente saludar.