🧩 Contexto
En un entorno donde el cálculo y consolidación de cargos era crítico para la operación, los procesos existentes se apoyaban en herramientas de bajo código que, si bien resolvían casos simples, se volvían lentos e inestables en escenarios de gran volumen o estructura compleja.
El objetivo fue reemplazar ese flujo por una API diseñada desde cero, que pudiera construir los objetos de cargos de forma confiable, auditable y en tiempos predecibles, incluso bajo alta carga.
🛠️ Rol y aporte
Me encargué del diseño e implementación del backend, enfocándome en transformar reglas de negocio dispersas en una lógica unificada y consistente.
Entre los principales aportes:
- Creación de una API modular en Python, orientada a alto rendimiento y trazabilidad.
- Modelado de los objetos de cargos con identificación única y agrupamiento por tipo de acción.
- Definición de un flujo de procesamiento determinístico, capaz de manejar casos con información incompleta sin afectar la estabilidad.
- Generación de respuestas limpias y auditables, listas para su uso en procesos posteriores.
🧭 Diseño y flujo funcional
La API se diseñó para que cada request pueda reconstruir, validar y enriquecer la información necesaria para generar los cargos, minimizando dependencias externas y puntos de fallo.
sequenceDiagram participant C as Cliente participant API as API de Cargos participant S as Fuente de datos participant D as Repositorio C->>API: Solicita cargos API->>API: Procesa y agrupa ítems API->>S: Consulta datos complementarios S-->>API: Respuesta validada API->>D: Enriquecimiento y consolidación D-->>API: Datos finales API-->>C: Respuesta agrupada y lista
⚙️ Reglas y criterios
El proceso se basó en una lógica clara y auditable:
- Agrupación automática de cargos según tipo de operación (
add,delete,modify,noChange). - Detección y manejo inteligente de información incompleta mediante un sistema de resolución progresiva.
- Representación estructurada de descuentos, modificaciones y flags de visualización.
- Modelo de respuesta uniforme, sin campos transitorios ni dependencias ocultas.
⚡ Desempeño y operación
La API fue optimizada para responder de forma consistente bajo escenarios de alta concurrencia, priorizando estabilidad y legibilidad sobre complejidad técnica.
El proceso completo de armado de cargos pasó de varios minutos a tiempos controlados y estables, manteniendo la calidad de los resultados y reduciendo errores en validaciones posteriores.
📈 Resultados
- 🚀 Aceleración significativa del armado de cargos frente al proceso previo.
- 🧠 Mayor confiabilidad y reducción de errores por datos incompletos o inconsistentes.
- 🧩 Estandarización del formato y estructura de salida, facilitando integraciones y auditorías.
- 🤝 Mejor colaboración entre áreas operativas y técnicas, al compartir un modelo común y reproducible.
💡 Aprendizaje
El proyecto demostró que una mejora real no siempre requiere más tecnología, sino un diseño claro y reglas explícitas.
Reescribir un flujo crítico desde cero, con foco en claridad y resiliencia, permitió transformar un punto débil en una pieza confiable del ecosistema.
“La robustez no se mide por la cantidad de componentes, sino por la claridad con la que cada uno cumple su propósito.”