Open source platform that conducts job interviews with AI. Co-developed with Jamilton: backend in Java and Python, a web frontend, MongoDB for persistence, and hosting on AWS and Azure.
Designed and implemented core backend features in Java and Python.
Modeled interview data in MongoDB for flexible, document-based storage.
Deployed and hosted the services on AWS and Azure.
Tested and debugged the API endpoints with Insomnia.
AI tutoring platform that adapts to each student’s learning style, pace and needs, combining machine learning, natural language processing and performance analytics.
Conversational tutor available 24/7, by text and voice, that explains concepts and recommends resources.
Adaptive curriculum that adjusts content and difficulty to each student’s progress.
Progress analytics with automatic reports for students, parents and teachers, plus alerts when a student is at risk of dropping out.
Predictive maintenance system that combines IoT sensing, cloud processing and machine learning to anticipate mechanical failures in vehicles and electromechanical equipment.
Trained TensorFlow models on component data to predict failures and optimize maintenance schedules.
Built a cloud pipeline on AWS to ingest, monitor and analyze component data in real time.
Designed IoT diagnostics to capture the state of mechanical components.
Managed the database behind the monitoring system.
Internship applying AI and cloud technologies to mechanical systems for the automotive and electromechanical industries, alongside hands-on mechanical work.
Developed AI models to predict mechanical failures and optimize maintenance schedules.
Implemented cloud-based systems for real-time monitoring and analysis of mechanical components.
Designed IoT solutions for system diagnostics.
Built the company website and manage its database.
Plataforma de código abierto que realiza entrevistas de trabajo con IA. Desarrollada junto a Jamilton: backend en Java y Python, frontend web, MongoDB para la persistencia y alojamiento en AWS y Azure.
Diseñé e implementé funciones clave del backend en Java y Python.
Modelé los datos de las entrevistas en MongoDB, con almacenamiento flexible basado en documentos.
Desplegué y alojé los servicios en AWS y Azure.
Probé y depuré los endpoints de la API con Insomnia.
Plataforma de tutoría con IA que se adapta al estilo, ritmo y necesidades de cada estudiante, combinando machine learning, procesamiento de lenguaje natural y análisis de rendimiento.
Tutor conversacional disponible 24/7, por texto y voz, que explica conceptos y recomienda recursos.
Currículo adaptativo que ajusta el contenido y la dificultad al avance de cada estudiante.
Análisis de progreso con reportes automáticos para estudiantes, padres y docentes, y alertas ante riesgo de abandono escolar.
Sistema de mantenimiento predictivo que combina sensores IoT, procesamiento en la nube y machine learning para anticipar fallas mecánicas en vehículos y equipos electromecánicos.
Entrené modelos en TensorFlow con datos de componentes para predecir fallas y optimizar el mantenimiento.
Construí un pipeline en AWS para recibir, monitorear y analizar datos de componentes en tiempo real.
Diseñé diagnósticos IoT para capturar el estado de los componentes mecánicos.
Administré la base de datos del sistema de monitoreo.
Email copied. If your mail app doesn’t open, paste it in a new message:Correo copiado. Si no se abre tu app de correo, pégalo en un mensaje nuevo:邮箱已复制。如果邮件应用没有打开,请在新邮件中粘贴:jamkeatesissmith12@gmail.com