Hoy en día, los Mínimos Cuadrados No Lineales constituyen la base de muchos sistemas de Robótica y Visión por Computadora. La comunidad de investigación ha investigado profundamente este tema en los últimos años, lo que ha dado como resultado el desarrollo de varios solucionadores de código abierto para abordar clases de problemas en constante aumento. En este trabajo, proponemos una metodología unificada para diseñar y desarrollar algoritmos de Optimización de Mínimos Cuadrados eficientes, centrándonos en las estructuras y patrones de cada dominio específico. Además, presentamos un novedoso sistema de optimización de código abierto que aborda problemas de manera transparente con una estructura diferente y diseñado para ser fácil de extender. El sistema está escrito en C++ moderno y funciona de manera eficiente en sistemas embebidos. Validamos nuestro enfoque realizando experimentos comparativos en varios problemas utilizando conjuntos de datos estándar. Los resultados muestran que nuestro sistema logra un rendimiento de vanguardia en todos los escenarios probados.