Yesit O.

Key Skills

Software

Don't disclose

Other

Top Subject Matter

Análisis de vulnerabilidades y extracción de hallazgos de seguridad

Evaluación de calidad de respuestas LLM (diálogo multi-turno)

Trazabilidad agrícola por voz (anotación y preparación de datos)

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Classification

Freelancer Overview

ThreatScope AI — Análisis de vulnerabilidades con Claude API (Proyecto propio, 2024). Brings 3+ years of professional experience across complex professional workflows, research, and quality-focused execution. Core strengths include Don't disclose and Other. Education includes Professional Technical Degree in Free Software Development, UTEDE (2025). AI-training focus includes data types such as Computer Code, Programming, and Text and labeling workflows including Function Calling, Evaluation, and Rating.

Labeling Experience

AgroScribe AI — Trazabilidad agrícola por voz (Propuesta Aceleradora 100+, 2025)

OtherAudioTranscription

Diseñé un pipeline de transcripción (Whisper) seguido de estructuración de datos y salida en JSON para ingesta por modelos de IA agrícola. Definí esquemas de anotación para datos de voz en español colombiano, considerando dialectos, vocabulario técnico agrícola y errores comunes de transcripción. El resultado fue un esquema de etiquetado/curación orientado a garantizar consistencia y utilidad para entrenamiento y evaluación de modelos. • Diseño del flujo Whisper → estructuración → JSON • Creación de esquemas de anotación para español colombiano • Consideración de variación dialectal y vocabulario técnico agrícola • Manejo de errores típicos de transcripción para mejorar calidad

2025 - 2025

El Juicio de Salomón — Resolución de conflictos con Claude API (Proyecto propio, 2024)

Don't discloseText

Construí un sistema de diálogo multi-turno con Claude API donde cada respuesta debía cumplir criterios de neutralidad, estructura y tono. Iteré sobre las respuestas generadas identificando fallos de razonamiento, ambigüedades y desviaciones del comportamiento esperado. Este trabajo funcionó como una práctica directa de evaluación y control de calidad de outputs de LLM para mejorar la confiabilidad de datos/etiquetado conversacional. • Definición de criterios de neutralidad y estilo para respuestas • Evaluación iterativa de fallos de razonamiento y ambigüedades • Verificación de cumplimiento de estructura y tono • Curación de ejemplos según criterios de calidad

2024 - 2024

ThreatScope AI — Análisis de vulnerabilidades con Claude API (Proyecto propio, 2024)

Don't discloseFunction Calling

Desarrollé prompts estructurados para extraer hallazgos de seguridad y generarlos en JSON normalizado para consumo por modelos downstream. Validé y depuré las salidas del modelo para asegurar consistencia de campos, tipos de datos correctos y cobertura de edge cases. Documenté estándares de calidad para evaluar la precisión del output generado por IA, usando criterios equivalentes a QA de datasets de entrenamiento. • Diseño de esquemas de salida JSON para tareas de extracción • Control de calidad de estructura y tipos (validación/depuración) • Cobertura de casos límite para robustez de anotaciones • Definición de métricas y criterios de evaluación para precisión del dataset

2024 - 2024

Data Analyst - DANE

TextClassification

Processed and verified large volumes of statistical data to ensure record integrity, consistency, and traceability. Applied strict validation and data cleaning criteria aligned with high-quality dataset requirements. Supported documentation of data processing standards and variable classification methods for national surveys. • Guaranteed data quality through rigorous checks and consistency validation • Performed cleaning and standardization to improve coherence and traceability • Collaborated on process documentation and variable classification standards • Ensured reliable preparation of datasets used for analytical and statistical purposes

2021 - 2023

Analista de datos — DANE (Departamento Administrativo Nacional de Estadística), 2021–2023

OtherDocument

Trabajé como analista de datos en un entorno donde la calidad, consistencia y trazabilidad del dato eran requisitos críticos. Apliqué criterios estrictos de validación y limpieza para asegurar la integridad de grandes volúmenes de datos estadísticos. Este trabajo se tradujo en prácticas de control de calidad y curación que son equivalentes a los pasos previos para construir datasets confiables para tareas de ML. • Validación de consistencia y trazabilidad de registros • Limpieza y preparación de datos para reducir errores • Documentación de estándares y procesos de clasificación • Curación de conjuntos de datos con enfoque en calidad

2021 - 2023

Education

Work History