Construyo sistemas de datos e IA que se pueden auditar, no solo usar.
Arquitecturas end-to-end en Google Cloud y Azure, IA aplicada con evals honestos y calidad de datos verificable — para que el negocio decida mejor.
Qué construyo
Pipelines end-to-end
Ingesta incremental multi-fuente en lakehouse Medallion, con 32 assertions de calidad en cada capa.
Plataformas analíticas
Modelo dimensional y dashboards que la dirección puede citar. Métricas certificadas, no aproximaciones.
RAG con evals
Sistemas auditables
Event-sourcing con motor financiero append-only, IaC con Terraform, ~628 tests y certificación adversarial independiente con 0 hallazgos.
El respaldo, no la promesa
Siete años operando presupuesto, datos y decisiones antes de construir la infraestructura que los sostiene.
Polaris
Triage con RAG honesto: clasifica, prioriza y responde citando la fuente. Admite “no lo sé” cuando el retrieval no encuentra evidencia.
Salvando Patitas Data Platform
Lakehouse Medallion end-to-end en dos arquitecturas paralelas — serverless y distribuida — con 32 assertions de calidad y 5 dashboards de dirección.