AI Architect & Engineer

Menos narrativa, más IA entregada.

Diseño y entrego sistemas de IA en producción — aplicaciones LLM-powered, pipelines RAG, arquitecturas multi-agente, integraciones MCP a medida, marcos de evaluación. Actualmente lidero la arquitectura de IA para un cliente de biotecnología en EE. UU.; veinte años de ingeniería de producción detrás del criterio.

Cómo trabajo

  • Arquitectura de IA en producción

    Diseño del sistema alrededor del modelo: retrieval, uso de herramientas, orquestación, estado y memoria, fronteras de seguridad, compromisos de rendimiento. Desde apps con un único LLM en el bucle hasta sistemas multi-agente — veinte años de ingeniería de producción aplicados al nuevo sustrato.

  • Desarrollo dirigido por especificación

    Una especificación escrita se convierte en un sistema de IA funcional de forma rápida y reproducible. El artefacto es la spec — no el prompt, no el código. Comprime la distancia entre la idea y el comportamiento entregado, y le da al equipo algo concreto que revisar.

  • Marcos de evaluación

    Benchmarks públicos más conjuntos de escenarios internos — el conjunto holdout que el sistema nunca ve durante el desarrollo. La mejora se mide, no se declara. La unidad correcta de prueba depende de la capa; regression y exploratory evals entran ambas en el pipeline.

  • Entrega AI-native

    Dirijo agentes de codificación (Claude Code con Opus) como capa de implementación mientras mantengo la propiedad de la arquitectura y la calidad. Nivel 4–5 de ingeniería agéntica: los agentes escriben el código, yo escribo y reviso las specs.

Proyectos seleccionados

Sistemas de IA de producción que he arquitecturado y entregado. Casos de estudio detallados llegan en la próxima iteración.

Construyamos algo que sobreviva a la segunda semana.

Si estás llevando IA a un sistema de producción — una feature LLM-powered, un pipeline RAG, un agente — y necesitas un segundo par de ojos, o si estás contratando para un rol senior de AI architecture, escríbeme.

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