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Edson Bryan Bejar Roman

@edsonbryanbejarroman

Full Stack Developer at Proyecto empresarial, leading Z Excelencia’s mobile and web platform and automating its AWS infrastructure.

Peru

Message

At Proyecto empresarial, I led the evolution of Z Excelencia into a mobile and web platform for community, courses, events, services, messaging, bookings, and live streams. I developed features with React Native, Expo, TypeScript, FastAPI, SQLAlchemy, and PostgreSQL/Supabase.

I implemented live streaming with 100ms and Supabase Realtime, and automated production infrastructure with CloudFormation, Docker, and GitHub Actions on AWS. I also developed an ERP for task assignment and tracking, and a CRM with prospect management, an informational chatbot, and event follow-up.

Experience

Work history, roles, and key accomplishments

Current

Desarrollador Full Stack y Cloud

Current

Proyecto empresarial

Jan 2026 - Present (10 months)

Lideré la evolución de Z Excelencia hasta una plataforma móvil y web con comunidad, cursos, eventos, productos, servicios profesionales, mensajería, reservas, posventa y transmisiones en vivo. Desarrollé un ERP para asignación y seguimiento de tareas, y un CRM con gestión de prospectos, chatbot informativo, seguimiento de eventos, recordatorios, generación de códigos QR y control de asistencia.

React Native Expo TypeScript fastAPI SQLAlchemy PostgreSQL Supabase AWS CloudFormation Docker GitHub Actions 100ms Supabase Realtime

Sistema de asignación académica y reservas

Proyecto personal

Oct 2025 - Feb 2026 (4 months)

Desarrollé 31 endpoints REST para gestionar aulas, docentes, asignaciones, horarios y reservas, con documentación OpenAPI/Swagger. Implementé detección de conflictos, límites de carga docente, flujo de aprobación, roles e historial de cambios mediante Repository/Service y reglas centralizadas.

Python fastAPI SQLAlchemy Pydantic PostgreSQL REST APIs OpenAPI Swagger

Forecasting epidemiológico con N-BEATS–Transformer

Proyecto personal

Jan 2025 - Jan 2026 (1 year)

Desarrollé un modelo multihorizonte con 67 variables y mejoré el MAE frente al baseline de persistencia de 4.5576 a 3.5720 mediante validación temporal, curriculum learning e interpretabilidad por bloques y UMAP.

Python PyTorch NBEATS Transformers UMAP Time Series

Sistema IoT–Fog–Cloud para monitoreo inteligente

Proyecto personal

Jan 2025 - Jan 2026 (1 year)

Diseñé una arquitectura orientada a eventos e implementé el pipeline API Gateway → Lambda → SQS → Lambda Worker → DynamoDB/SNS, con DLQ, CloudWatch y CloudFormation.