Contribuí al diseño e implementación de una solución de IoT (Internet de las Cosas) que recopilaba en tiempo real diversas variables relacionadas con el gas, como temperatura, presión y caudal, generando grandes volúmenes de datos cada minuto. Estos datos se utilizaron para entrenar modelos de Deep Learning para la detección de anomalías, que se integraron en un panel de monitoreo y alertas. Todo el proyecto se construyó en Google Cloud Platform (GCP), utilizando servicios como Pub/Sub para mensajería IoT, BigQuery para almacenamiento de datos en streaming sin procesar, Apache Beam para transformación de datos, App Engine para la aplicación web y StackDriver para la lógica de alertas.
