Alejandro Vergara Tamayo

Alejandro Vergara Tamayo

Desarrollador Backend

Especializado en microservicios, APIs REST/gRPC/RabbitMQ, y arquitecturas cloud escalables con Node.js y AWS

Cali, Colombia (Ubicación)
Alejandro Vergara Tamayo

Proyectos

Proyectos Profesionales

Zapenu - Startup

Plataforma de Pedidos Digitales

TypeScript
Node.js
PostgreSQL
gRPC
Docker
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Zapenu architecture preview
Zapenu product preview

Arquitectura de 5 capas: Client → Edge → Backend → Data → External

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Desafío

Diseñar una arquitectura escalable para manejar miles de productos por tienda con tiempos de respuesta rápidos y comunicación eficiente entre servicios.

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Solución

Implementé microservicios con comunicación gRPC, modelo relacional optimizado en PostgreSQL, y sistema de archivos en Cloudflare R2. TSOA/Swagger para documentación automática.

Resultados

  • -40% latencia entre microservicios
  • +10k items por tienda
  • -25% tiempos de DB
  • Integración con MercadoPago

Asistente de Ventas WhatsApp

Automatización de Ventas con IA y Contexto Conversacional

TypeScript
Node.js
Express
Supabase
WAHA
AI APIs
Ver detalles del proyecto
WhatsApp sales assistant conversation preview
WhatsApp sales assistant follow-up conversation preview
WhatsApp sales assistant product recommendation preview

Capturas próximamente: flujo de WhatsApp, arquitectura y vistas admin/API

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Desafío

Construir un asistente de ventas por WhatsApp que pudiera mantener el contexto de la conversación, responder consultas sobre productos y evitar respuestas inventadas al manejar precios, disponibilidad, presupuestos y solicitudes de asesor humano.

💡

Solución

Implementé un backend en TypeScript/Express integrado con WAHA, Supabase/PostgreSQL y proveedores de IA. El sistema combina enrutamiento determinístico, herramientas validadas contra base de datos y una capa de contexto persistente para resolver seguimientos de conversación de forma segura.

Resultados

  • Permitió conversaciones con seguimiento contextual sobre productos, presupuestos y alternativas.
  • Mitigó alucinaciones al validar respuestas sobre precios, stock, horarios, ubicación y servicios contra fuentes controladas.
  • Automatizó la atención inicial y preservó el estado de derivación para detener el bot cuando se solicita un asesor humano.