Modelo para clasificar la enfermedad de Parkinson
Modelo no invasivo basado en video (marcha + expresión facial) con representaciones SPD y aprendizaje Riemanniano para clasificar patrones motores asociados al Parkinson.
Construyo productos de IA con enfoque en Machine Learning aplicado: desde el diseño experimental hasta el despliegue de modelos en producción.
Entrenamiento de modelos de IA
Machine Learning aplicado
Investigación, modelado y despliegue con impacto real.
Hola, soy Faiber Angarita, ingeniero de sistemas (UIS) enfocado en Machine Learning y visión por computador. Construyo soluciones de IA aplicadas a salud digital y productos internos que convierten datos (especialmente video) en decisiones más confiables.
Trabajo entre investigación aplicada y desarrollo: desde el diseño y entrenamiento de modelos hasta su despliegue en herramientas útiles para equipos clínicos y administrativos. He desarrollado enfoques no invasivos y multimodales para el análisis de patrones motores asociados al Parkinson y aplicaciones de soporte/etiquetado con trazabilidad y consistencia entre evaluadores.
Mi objetivo en cada proyecto es el mismo: tecnología de punta que se sienta simple, con impacto medible.
Investigación y desarrollo end-to-end: datos, experimentación, entrenamiento y despliegue.
Apps y pipelines construidos para investigación y productos digitales.
Modelos de ML/DL para clasificación de patrones motores, postura y análisis multimodal.
Explora proyectos de investigación aplicada y productos con Machine Learning enfocados en salud, análisis multimodal y experiencia de usuario.
Modelo no invasivo basado en video (marcha + expresión facial) con representaciones SPD y aprendizaje Riemanniano para clasificar patrones motores asociados al Parkinson.
App móvil para clasificar y etiquetar datos del área de fisioterapia usando MediaPipe Pose como tecnología base. La app indica si el usuario ejecuta los ejercicios correctamente.
Ponencia presentada en CIARP 2025 sobre un enfoque multimodal no invasivo para recuperar patrones parkinsonianos desde landmarks faciales y de marcha.
App móvil todo en uno para entrenamiento y nutrición: biblioteca visual, filtros avanzados, evaluación de técnica con IA (MediaPipe) en vivo o por video y seguimiento de progreso.
tutoriasconsebas.com es un sitio web que conecta a estudiantes de colegios y universidades con el ingeniero Sebastián Reyes. Presenta el servicio de tutorías personalizadas con una presencia profesional en internet y facilita el contacto.
App para consultar y verificar registros INVIMA de medicamentos en Colombia: principios activos, vigencias, laboratorios, presentaciones y estado del producto. Incluye comparador de precios por laboratorio y cantidad.
Diseñé, desarrollé y desplegué DeepPosture App para etiquetado clínico de videos de rehabilitación de espalda junto a equipos de Sistemas y Fisioterapia (UIS).
Brindé soporte técnico de primer nivel a colaboradores del instituto y desarrollé aplicaciones internas para optimizar y automatizar procesos administrativos.
Perfil profesional
Machine Learning Engineer • Investigación aplicada • IA multimodal
Universidad Industrial de Santander (UIS)
Énfasis en investigación y desarrollo de modelos de IA aplicados a salud. Proyecto destacado: clasificación de patrones motores asociados al Parkinson mediante video multimodal.
SENA
Formación complementaria en desarrollo de software, útil para desplegar productos de Machine Learning.
Ministerio TIC Colombia
Formación enfocada en fundamentos de IA, automatización y creación de soluciones inteligentes.
SENA
Desarrollo de habilidades en diseño gráfico y edición de video.
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