AI Engineer

Hola, soy Ernesto. Construyo sistemas de IA de principio a fin: RAG, agentes y el backend que los hace fiables.

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  1. Destacados

    Ring TelemetryOps

    Agente de diagnóstico para timbres con vídeo Ring, creado para el Amazon Developer Hackathon 2026. OpenCV mide el stream, una comprobación determinista fija la gravedad y Claude Haiku 4.5 en Amazon Bedrock razona sobre las pruebas. Si Bedrock no está disponible, un fallback local mantiene el mismo formato de informe.

    puntuación 1,000

    coinciden: agentes, RAG, LLM, visión por computador

  2. Hybrid RAG API

    Un motor de RAG híbrido escrito desde cero, sin LangChain ni LlamaIndex. Combina búsqueda densa (pgvector, HNSW) y léxica (GIN en PostgreSQL) con Reciprocal Rank Fusion, y el prompt exige citar documento y página en cada afirmación.

    puntuación 0,643

    coinciden: RAG, LLM, recuperación

  3. WakeMap

    Prototipo en Flutter de mi trabajo de fin de grado: alarmas por ubicación con geofencing, alarmas creadas por voz y una guía de viaje con IA. Un proxy en Node.js/Express mantiene la clave de Gemini en el servidor.

    puntuación 0,574

    coinciden: LLM, backend, móvil

  4. Otros proyectos

    AI Surveillance Hub

    Un sensor de proximidad en Arduino activa una cámara en Raspberry Pi que ejecuta YOLOv8, envía una alerta con foto por Telegram y registra cada detección en un panel con Flask.

    puntuación 0,508

    coinciden: visión por computador, backend

  5. Secure Auth Go

    Aplicación web en Go para gestionar socios de un gimnasio, hecha para una asignatura de seguridad web: bcrypt, sesiones en servidor, tokens CSRF, cabeceras CSP, control de acceso por roles y límite de intentos de login.

    puntuación 0,483

    coinciden: backend, seguridad

Tres sistemas, por dentro

Qué resuelve cada uno y las decisiones que le dieron forma. Los detalles, en cada repositorio.

Mi stack

IA y recuperación

  • RAG híbrido (HNSW, GIN, RRF)
  • Flujos agénticos
  • Claude en Amazon Bedrock
  • API de OpenAI
  • Google Gemini
  • Prompts estructurados
  • OpenCV
  • YOLOv8

Backend y datos

  • Python
  • FastAPI
  • Flask
  • Node.js
  • Express
  • Go
  • Java
  • Spring Boot
  • PostgreSQL + pgvector
  • Snowflake
  • SQLite
  • MySQL

Cloud y despliegue

  • Docker
  • AWS
  • Microsoft Azure
  • CI/CD
  • Git
  • Linux

Frontend y móvil

  • TypeScript
  • React
  • Next.js
  • Tailwind CSS
  • Flutter
  • Dart

La respuesta, en pocas palabras

Soy Ernesto, ingeniero. Construyo sistemas de IA de principio a fin: la recuperación, el agente, el backend que los rodea y los tests que dicen qué sigue fallando.

Me gradué en York St John University (Reino Unido) con un BSc (Hons) con First Class Honours, la máxima calificación en el Reino Unido, después de un ciclo de Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma en España. En mis prácticas en el departamento de Innovación IT del CEU trabajé en un tutor con IA que conectaba datos institucionales en Snowflake con modelos de OpenAI en Azure.

Vivo en Madrid, tengo incorporación inmediata y estoy abierto a cambiar de ciudad o a trabajar en modelo híbrido. Busco puestos de AI Engineer, Forward Deployed Engineer y similares.

Experiencia

Desarrollador de software de IA (prácticas)

CEU, departamento de Innovación IT

feb. 2025 – jun. 2025

  • Desarrollé un tutor personal con IA que conecta datos institucionales en Snowflake con las APIs de OpenAI en Azure.
  • Optimicé joins de SQL y la obtención de datos pasó de tardar días a ser casi instantánea.
  • Usé prompts estructurados en XML para que las respuestas fueran más deterministas.

Formación

  • BSc (Hons), First Class Honours

    York St John University, Reino Unido

  • Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM)

    España

Idiomas

  • Español, nativo
  • Inglés, grado cursado en el Reino Unido