Alan Galavis

Ingeniero de software.

Acerca de mí


Me llamo Alan Galavis, soy estudiante del cuarto año de la carrera de Ingeniería de Software en la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.


Mi formación académica se ha centrado en el diseño y desarrollo de proyectos de alta calidad, desde simples landing pages hasta aplicaciones web con RESTful APIs. Mi objetivo es crear software eficiente y escalable que brinde las mejores experiencias de usuario. Actualmente, estoy especializándome en gestión de proyectos ágiles.


Activamente busco oportunidades que me permitan adquirir las experiencias necesarias para seguir perfilándome como futuro profesional.

Proyectos


Zisca

Angular, Java, JavaScript, MySQL, Spring, Tailwind, TypeScript

Zisca

Problema identificado: Zisca es un emprendimiento peruano dedicado a la venta de ropa para mujeres que necesita una herramienta para ampliar el alcance de sus productos, y ofrecer una experiencia de compra en línea atractiva para sus clientes.


Solución: Aplicación web de e-commerce diseñada para mejorar la experiencia de los clientes de Zisca. La aplicación permite a los usuarios navegar por una amplia variedad de productos, agregarlos a un carrito de compras y realizar pagos de manera segura.





Greenhouse

Angular, Bootstrap, Java, JavaScript, MySQL, Spring, Tailwind, TypeScript

Greenhouse

Problema identificado: Las fábricas de champiñones en Perú registran el estado y progreso de sus cultivos en hojas de papel. Este método es arcaico, vulnerable y difícil de mantener.


Solución: Aplicación web full stack que impulsa la digitalización en fábricas de champiñones. Con Greenhouse, los trabajadores pueden registrar en tiempo real las actividades realizadas, y los administradores pueden supervisar remotamente el estado de los cultivos.





Movie Recommendation System

Flask, Pandas, Python

Movie Recommendation System

Problema identificado: Las plataformas de streaming carecen de precisión y transparencia en sus sistemas de recomendación debido al uso predominante de filtros colaborativos. Esto resulta en recomendaciones que no se alinean con los gustos individuales de los usuarios.


Solución: Sistema de recomendación de películas basado en el algoritmo de búsqueda por profundidad limitada en grafos no dirigidos. Los usuarios pueden personalizar sus preferencias mediante la selección de parámetros específicos, lo cual mejora la precisión de las recomendaciones y brinda una experiencia más satisfactoria.





Carga Sin Estrés

Angular, Spring, Tailwind, TypeScript

Carga Sin Estrés

Problema identificado: Las empresas de mudanza en Perú enfrentan la ausencia de un medio digital seguro y eficiente para captar clientes. Además, los usuarios que necesitan contratar estos servicios tienen dificultades para encontrar empresas formalizadas y que operen en sus zonas de origen y destino.


Solución: Aplicación web full stack que busca simplificar y mejorar el proceso de contratación de servicios de mudanza y la captación de clientes. Esta plataforma permite una comunicación fluida entre el cliente y la empresa de mudanza, garantizando una experiencia segura y confiable para ambos.





alanegd