José Luis Cazal

Features y logros destacados

• Rediseñé el dashboard de Eko a nivel de UX y arquitectura, aplicando Clean Architecture en Flutter.
• Actualicé el proyecto de Banco Familiar a las últimas versiones de Gradle, asegurando compatibilidad con API 35 y optimizando el tamaño de compilación a 16 KB.
• Desarrollé desde cero la nueva aplicación de Banca Empresas de Banco Familiar utilizando Flutter.
• Creé una plantilla base en Next.js para agilizar el desarrollo web de nuevos proyectos.
• Implementé flujos de CI/CD con Codemagic (mobile) y Bitbucket Pipelines (web) para despliegues automatizados.
• Implementé Dark Mode y el modo especial "Albirroja" en la aplicación Eko.

eko web y SDKs propios — enfoque de negocio

• Impulsé eko web para eko negocios: una banca web en Next.js para que el comercio cobre con QR desde la PC o tablet de la caja, sin depender del celular del dueño, y le entregue el Excel de ventas a su contador. Reutiliza los servicios existentes del banco: no hace falta construir otro banco, solo abrir una nueva puerta.
• Diseñé eko web para potenciar la app, no para reemplazarla: lo que se contrata (préstamos, tarjetas, alias) sigue en la app, la web le deriva tráfico y muestra la oferta de préstamo Micro justo cuando el comercio mira sus ventas.
• Armé el caso de negocio para el directorio: propuesta de piloto de 8 semanas con comercios Micro, guion de demo, objeciones por área y plan de medición. En el camino detecté brechas de medición en la app actual (cobros contados dos veces y eventos clave sin registrar).
• Desarrollé id_document_scanner, un SDK propio y open source (publicado en pub.dev) para capturar y validar la cédula paraguaya en el onboarding. El backend recibe solo el recorte validado, el SDK rechaza documentos que no son cédulas y fotos de pantallas o fotocopias, y funciona sin servicios de Google ni de terceros, también en Huawei.
• Construí marvin_trust, el SDK interno de integridad del dispositivo de Eko, para dejar de depender de librerías de terceros en la detección de root, jailbreak, emuladores y hooking. Así la empresa controla el equilibrio entre seguridad bancaria y falsos positivos.
• Estabilicé marvin_trust en producción: eliminé un cuelgue en el splash moviendo el escaneo a segundo plano y reduje falsos positivos en equipos Xiaomi, OPPO, Samsung, LG y Motorola, sin bajar el nivel de seguridad.

Cómo usé la IA para lograrlo

• Usé Claude Code como multiplicador del equipo: en cinco días llevé eko web de cero a un MVP demostrable con 147 tests, lint y typecheck en verde.
• Le delegué a la IA el trabajo de traducción entre plataformas: portar los contratos de API, la criptografía y los flujos de cobro QR desde la app Flutter a Next.js, manteniendo la misma Clean Architecture, feature flags y eventos de analítica.
• Usé la IA para documentar y blindar: guía de seguridad (Next.js como BFF, CSP estricta, sesiones seguras, checklist para Infraestructura, Backend y Cumplimiento), README de arquitectura y un CLAUDE.md con reglas para que devs y agentes mantengan el código.
• Llevé id_document_scanner de la idea a pub.dev en un día con IA: diseño, OCR propio de la MRZ, antifraude, 68 tests, documentación con capturas generadas desde los widgets reales y CI/CD de publicación con GitHub Actions sin tokens en el repo.
• Me apoyé en la IA para construir y endurecer marvin_trust en Kotlin/C++ y Swift, y para diagnosticar y corregir los problemas que aparecieron en producción (cuelgue de arranque y falsos positivos por fabricante).
• Usé la IA también para el lado de negocio: preparar la presentación al directorio con preguntas por gerente, objeciones y qué pedir, y para revisar PRs grandes detectando binarios innecesarios y riesgos de seguridad antes de llegar a producción.
• Trabajé siempre con datos ficticios y especímenes públicos: ningún dato real de clientes pasó por la IA.