Construyo aplicaciones web, móviles y con IA a escala, e integro LLMs y automatización en sistemas de producción.
I build scalable web, mobile and AI-powered applications, integrating LLMs and automation into production systems.
ES — Fullstack Engineer con más de 4 años de experiencia construyendo aplicaciones web, móviles y potenciadas por IA en fintech, gestión de transporte y software empresarial. Historial comprobado integrando LLMs y herramientas de automatización en sistemas de producción. Aspirante a líder técnico y arquitecto de software, con mentalidad de producto de ciclo completo.
EN — Fullstack Engineer with 4+ years building scalable web, mobile and AI-powered applications across fintech, transport management and enterprise software. Proven track record integrating LLMs and automation tooling into production systems. Aspiring technical leader and software architect with a full-cycle product mindset.
galdor — framework Go para construir, orquestar y observar agentes de IA
ES — Framework nativo de Go para construir, orquestar y observar agentes de IA. OpenTelemetry nativo, dashboard embebido, un solo binario, sin SaaS externo. Es el proyecto al que más foco le pongo ahora mismo.
EN — Go-native framework to build, orchestrate and observe AI agents. OTel-native, embedded dashboard, single binary, no external SaaS. My main focus right now.
- Orquestación multiagente — patrones Supervisor y Swarm (
pkg/council). - Trazabilidad incluida — OpenTelemetry nativo + store SQLite embebido + dashboard con vista DAG por run y time-travel.
- Protocolos — MCP (cliente + servidor: stdio, SSE, Streamable HTTP) y A2A (cliente + servidor).
- Providers — Anthropic, OpenAI-compat (Groq / Together / MiniMax / DeepSeek / Ollama / vLLM), Google Gemini y AWS Bedrock.
- Runtime de grafo dirigido — checkpoints, interrupt/resume, aristas condicionales; helpers ReAct y Plan-and-Execute.
- Memoria — ventanas de corto plazo + backends de largo plazo (in-mem, SQLite/BM25, pgvector, qdrant, S3 Vectors).
- Calidad — replay determinista, framework de eval con LLM-as-judge, structured output y retry/backoff por provider.
LLMs, RAG, orquestación multiagente y harness engineering para agentes (skills, tool design, structured output).
LLMs, RAG, multi-agent orchestration and agent harness engineering (skills, tool design, structured output).
Node.js + TypeScript como base (clean architecture, microservicios), Go para servicios de alto rendimiento y Spring para dominios en Java.
Node.js + TypeScript as the core (clean architecture, microservices), Go for high-performance services and Spring for Java domains.
SPAs y arquetipos reutilizables en React (Next.js) / Angular / Vue, apps móviles con React Native, con foco en rendimiento y UX.
SPAs and reusable archetypes in React (Next.js) / Angular / Vue, mobile apps with React Native, focused on performance and UX.
Modelado relacional y NoSQL, estrategias de indexado, y bases vectoriales (pgvector, Qdrant) para RAG y memoria de agentes.
Relational and NoSQL modeling, indexing strategies, and vector databases (pgvector, Qdrant) for RAG and agent memory.
- GCP — mi nube con más experiencia: Cloud Storage, Google Maps (geolocalización), Apigee y Gemini como provider de modelos.
- AWS — en crecimiento: Bedrock y S3 Vectors (integrados en galdor), además de Lambda y S3 en producción.
- Azure — certificado AZ-900 (Fundamentals). · OCI — explorando.
APIs REST y microservicios, diseño y documentación con OpenAPI/Swagger, gestión y proxies con Apigee, y pruebas con Postman.
REST APIs and microservices, design and documentation with OpenAPI/Swagger, management and proxies with Apigee, and testing with Postman.
- Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) — Microsoft, 2022
- Google Data Analytics Certificate — Coursera (Inroads Scholarship), 2023
- B.Eng. Ingeniería en Sistemas Computacionales — Tecnológico Nacional de México, Campus Orizaba (2017 – 2022)
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