IA aplicada a negocio
Diseño de capacidades IA que resuelven procesos concretos: automatización, análisis documental, búsqueda semántica, asistencia operativa y soporte a la decisión.
IA aplicada · Big Data · arquitectura enterprise
IA, Big Data y arquitectura para construir sistemas reales.
Ingeniero informático especializado en plataformas de datos, IA aplicada y producto técnico. Experiencia construyendo soluciones escalables en entornos enterprise y sistemas críticos.
Experiencia~8 años
Contextobanca enterprise
Rol actualtécnico-negocio
FocoIA/Data product
Sistemas distribuidos, pipelines, APIs, cloud, visualización, modelos y producto: piezas conectadas para pasar de una idea prometedora a una capacidad operativa.
Sobre mí
De ingeniero de datos en sistemas críticos a líder técnico de productos IA/Data.
Mi trayectoria combina ingeniería de datos, arquitectura de plataformas, IA aplicada y gestión de producto técnico en entornos donde la fiabilidad pesa tanto como la velocidad.
He trabajado durante alrededor de ocho años en Big Data, Data Engineering y sistemas distribuidos, con foco en Spark, Hadoop/Cloudera, Airflow, Python, SQL, APIs, Angular, cloud y arquitecturas orientadas a operar con datos críticos.
Actualmente desempeño un rol híbrido técnico-negocio como Product Owner técnico, apoyado por experiencia previa como Scrum Master. Mi trabajo se sitúa entre la definición del problema, la arquitectura viable y la entrega de producto con criterio de ingeniería.
Áreas de especialización
Capacidades orientadas a resolver problemas reales.
La tecnología aporta valor cuando reduce incertidumbre, hace escalable una decisión o convierte una operación compleja en un sistema fiable.
Arquitectura de datos
Modelado de plataformas con ingesta, calidad, gobierno, explotación y mantenibilidad como piezas de un mismo sistema, no como entregables aislados.
Plataformas Big Data
Experiencia en ecosistemas Spark, Hadoop, Cloudera y orquestación con Airflow para cargas distribuidas, entornos regulados y datos críticos.
Sistemas enterprise
Trabajo en contextos de banca, seguridad, integraciones, APIs, trazabilidad, despliegues controlados y equipos con múltiples dependencias.
Producto técnico
Traducción entre necesidades de negocio, restricciones técnicas, prioridades de roadmap y decisiones de arquitectura que sostienen el producto.
Automatización y APIs
Construcción de servicios, conectores y flujos que reducen trabajo manual, integran fuentes externas y convierten datos en operaciones repetibles.
Proyectos
Producto IA/Data con arquitectura cloud y experiencia de usuario.
El proyecto principal combina adquisición de datos, procesamiento, modelos, búsqueda y visualización para construir un sistema de información financiero basado en IA y Big Data.
TFM / SaaS financiero
Plataforma IA/Data para información financiera.
Arquitectura orientada a producto que integra APIs financieras y noticias, BigQuery, pipelines ETL/ELT, embeddings, búsqueda semántica, machine learning, Angular, Firebase y visualización de datos. El objetivo no es vender señales de trading, sino construir una plataforma de información y análisis con fundamentos de ingeniería.
BigQueryETL/ELTEmbeddingsSemantic searchMLAngularFirebaseCloud
Espacio para próximos sistemas
IA enterprise y automatización
Arquitectura de conocimiento / RAG
Observabilidad de pipelines de datos
Forma de trabajar
Manifiesto técnico breve.
La IA útil necesita arquitectura.
La diferencia entre una demo y un producto está en el sistema que lo rodea.
Los datos solo aportan valor cuando ayudan a tomar mejores decisiones.
Escalabilidad y mantenibilidad importan tanto como la velocidad.
Stack tecnológico
Herramientas familiares, usadas con criterio de sistema.
No es una lista ornamental: son tecnologías con las que he trabajado para conectar datos, producto, operación e infraestructura.
PythonSparkAirflowHadoopClouderaBigQueryAngularFirebaseDockerAPIsSQLCloudGitML/Embeddings
Blog / Insights
Una base editorial para publicar criterio técnico.
La estructura queda preparada para artículos futuros sobre IA enterprise, arquitectura de datos, liderazgo técnico, producto, sistemas reales, RAG, automatización y decisiones técnicas.
IA enterprise sin teatro: patrones que sobreviven a producción
Próximamente
RAG, búsqueda semántica y gobierno de conocimiento
Próximamente
Arquitectura de datos para producto, no solo reporting
Próximamente
Liderazgo técnico en equipos con restricciones reales
Próximamente