Formación Académica
Estudiante de Ingeniería Informática - Universidad Bernardo O'Higgins (UBO)
Año proyectado: 2028
Universidad Central - Etapa académica previa
Benjamin Jesús Aguilar Bustamante
Software & Security Engineer.
Estudiante de ingeniería enfocado en construir y proteger ecosistemas digitales. Mi pasión está en la ciberseguridad, asegurando que el código sea funcional y, sobre todo, resiliente ante amenazas.
Sobre Mí
Construyendo la infraestructura del mañana, asegurándola hoy.
Benjamin Jesús Aguilar Bustamante
Software & Security Engineer.
Mi enfoque combina el rigor de la ingeniería con la seguridad desde el diseño (Security by Design). Creo que el software no solo debe ser funcional y eficiente, sino fundamentalmente resiliente ante amenazas.
Trabajo con un proceso iterativo, midiendo cada decisión por su impacto real y prestando especial atención a cada detalle del sistema. Destaco por mi facilidad para trabajar en equipo, adaptándome rápidamente y aportando nuevas ideas o soluciones de forma natural para resolver desafíos complejos.
Cuando no estoy frente a la Pantalla, exploro nuevos cursos enfocados en lo que realmente me quiero dedicar. Soy estudiante de Ingeniería Informática en la Universidad Bernardo O'Higgins (UBO), con egreso proyectado para 2028. Mi visión y mis áreas de especialización apuntan directamente a la ciberseguridad y la seguridad cloud.
En mi flujo de trabajo diario utilizo entornos nativos en Linux y editores como VS Code, Cursor y Antigravity. Integro de manera activa modelos LLM avanzados en mi flujo de trabajo para potenciar la seguridad informática: acelerando auditorías de código, mejorando la detección de vulnerabilidades y reforzando las arquitecturas de red.
Experiencia y Certificaciones
Trayectoria académica y profesional.
Certificaciones e Infraestructura
AWS Academy
Generative AI Foundations
Cisco & IBM
Modern AI & Cybersecurity
Meta
Introducción al desarrollo Front-end
Reconocimientos
1er Lugar - Rally Latinoamericano de Innovación
Proyectos
Repositorios de GitHub.
Next.js
ubohub-connect
Plataforma de conexión desarrollada para entornos universitarios.
Proyecto privado Docker & TSprehlabs
Entorno de laboratorio y pruebas técnicas.
Proyecto privado Reactproyectocv
Sistema de gestión y renderizado de currículums.
Proyecto privado Node.js / DataScouting
Herramienta de análisis y recolección de datos.
Proyecto privado AWS / Backendhackaton-club-de-chile
Solución tecnológica desarrollada para mejorar la seguridad vial.
Proyecto privado Express & TSdartrack
Sistema de rastreo y monitoreo de métricas.
Proyecto privado JavaInterfaz-notas-POO
Sistema de gestión de calificaciones aplicando Programación Orientada a Objetos.
Ver repositorio → JavaMinimarket-POO
Software de gestión de inventario y ventas para retail.
Ver repositorio → Pythonbiblioteca-python
Scripting y automatización para gestión de recursos.
Ver repositorio →Stack
Herramientas que uso a diario.
Seguridad & Cloud
Linux
AWS
Cisco Networking
Análisis de Vulnerabilidades
Core Engineering
React
Next.js
Tailwind CSS
HTML5
CSS3
Bases de datos relacionales
NoSQL
Herramientas & IA
Git
VS Code
Cursor
Antigravity
Gemini
Claude
Historia IA
Historia de la Inteligencia Artificial.
La Inteligencia Artificial reúne técnicas para construir sistemas capaces de percibir patrones, aprender de datos, asistir en decisiones y automatizar tareas. Su evolución está ligada a avances en matemáticas, computación y metodología experimental.
Era Simbólica
1950s — 1970s: Sistemas basados en reglas y lógica formal.
Era Estadística
1980s — 2010s: Machine Learning y redes neuronales.
Era Deep Learning
2012 — Presente: Modelos fundacionales y LLMs.
Conceptos IA
Conceptos Técnicos de IA.
El Machine Learning permite a los sistemas aprender patrones de datos sin programación explícita, utilizando algoritmos que mejoran con la experiencia.
Machine Learning
Algoritmos que aprenden de datos para hacer predicciones o decisiones sin ser programados explícitamente para cada tarea.
Redes Neuronales
Sistemas inspirados en el cerebro humano que procesan información en capas interconnected para reconocer patrones complejos.
Seguridad Ofensiva con LLMs
Uso de modelos de lenguaje grande para identificar vulnerabilidades, realizar auditorías de seguridad y reforzar defensas cibernéticas.