Desarrollador Full Stack Mobile para App de Entrenamiento, Nutrición y Fisiología con Ia

Hola a todos,

Busco un desarrollador Full Stack Mobile (con experiencia comprobable en Flutter o React Native) para construir una aplicación integral de fitness, entrenamiento de fuerza avanzado, nutrición dinámica y educación fisiológica.

Para optimizar tiempos de entrega y presupuesto, NO desarrollaremos la app desde cero: partiremos de una plantilla base de código fuente editable (CodeCanyon / Envato) orientada a fitness/workout tracker, la cual adaptaremos e integraremos con APIs externas y lógica propia.

MÓDULOS Y alcance del proyecto:

1. Tracker de fuerza, multimedia y supercompensación:
- biblioteca de ejercicios: base de datos clasificada por grupos musculares y equipamiento (peso libre, mancuernas, barras, poleas y máquinas guiadas). Cada ejercicio incluye: nombre, músculos principales/secundarios, foto descriptiva y video corto en bucle (GIF/MP4) con la técnica correcta.
- Registro en Vivo: Series, repeticiones, peso movido (kg) y RIR (Repeticiones en Reserva / proximidad al fallo muscular).
- Temporizador Integrado: Cronómetro automático de descanso entre series con alertas.
- Analítica: Gráficos de progresión histórica, tonelaje acumulado y cálculo de 1RM submáximo.
- Algoritmo de Fatiga y Curva de Supercompensación: Cálculo de fatiga basado en Carga de Volumen ponderada por RIR (Series × Repeticiones × Kilos modulado por proximidad al fallo) con función de decaimiento temporal en horas. Interfaz con semáforo visual de recuperación muscular (fatiga aguda 0-24 h, recuperación 24-48 h y ventana óptima de supercompensación 48-72 h para volver a entrenar).

2. NUTRICIÓN dinámica, flexible y asistente inteligente:
- filtros de preferencias, alergias e intolerancias: perfil configurable con estilos de alimentación (omnívora, vegetariana, vegana, pescetariana) y exclusión estricta de alérgenos e intolerancias (gluten/celiaquía, lactosa, frutos secos, mariscos, soja, etc.).
- Vinculación con Pautas Nutricionales Profesionales con IA: Módulo para importar pautas clínicas diseñadas por nutricionistas. El sistema estructurará el plan mediante IA para que las metas y recomendaciones respeten el criterio profesional original.
- Lógica de Compensación Flexible (No Rígida): Si el usuario se sale de la pauta en una comida, el sistema NO impondrá restricciones drásticas ni metas imposibles. Realizará un reajuste gradual en las comidas restantes para aproximarse de forma realista al requerimiento neto diario, priorizando la proteína y adaptando las sugerencias al tipo de dieta.
- Refuerzo Psicológico y Antifrustración: Cuando el usuario registre un desvío o comida fuera de pauta, la interfaz mostrará microcopias empáticas y motivacionales recordando que la composición corporal responde a la consistencia en el largo plazo y que una comida aislada no arruina el progreso.
- Asistente de Supermercado: Escáner de código de barras conectado a la API de Open Food Facts para evaluar la densidad nutricional y alertar automáticamente sobre ingredientes incompatibles con las alergias, intolerancias o preferencias configuradas.

3. Motor de educación fisiológica y adherencia (ia):
- conexión vía api con llm (openai o gemini) usando system prompts deportivos y médicos preconfigurados.
- Explicaciones contextuales automáticas basadas en los registros del usuario: liberación de neurotransmisores (dopamina, endorfinas), adaptaciones cardiorrespiratorias, respuesta del metabolismo basal (tmb/epoc) e impacto hormonal para potenciar la adherencia.

4. MONETIZACIÓN Y PAGOS:
- Implementación de suscripciones in-app (mensual/anual) para iOS y Android gestionadas mediante RevenueCat SDK.

STACK Técnico sugerido:
- frontend: flutter (preferido) o react native.
- Backend & Storage: Supabase o Firebase (Auth, DB y Storage para multimedia liviana).
- Suscripciones: RevenueCat SDK.
- APIs Externas: Open Food Facts API + OpenAI/Gemini Api.

Modalidad de trabajo (hitos / milestones):
1. Hito 1: Setup de plantilla base, arquitectura de base de datos y autenticación de usuarios.
2. Hito 2: Módulo de fuerza (biblioteca con fotos/videos, registro de series/RIR/kilos, gráficos y algoritmo de fatiga/supercompensación por grupo muscular).
3. Hito 3: Módulo de nutrición (alergias/preferencias, pautas con IA, compensación flexible antifrustración y escáner de alimentos).
4. Hito 4: Módulo de explicaciones fisiológicas con IA, pasarela de suscripciones in-app (RevenueCat), pruebas de rendimiento y preparación para tiendas (Play Store y App Store).

Requisitos del candidato:
- experiencia demostrable en desarrollo móvil con flutter o react native (enviar portafolio o apps publicadas en tiendas).
- Experiencia integrando APIs REST, modelos de lenguaje (LLMs) y RevenueCat.
- Código limpio, modular y documentado.

Al postular, indicar:
1. Tecnología que propones (Flutter vs React Native).
2. Tiempo estimado de entrega para los 4 hitos.
3. Proyectos previos similares.