España · abierto a remoto en Europa
Ingeniero de Backend · Datos e IA
Construyo
Construyo la mitad poco glamurosa del software: pipelines de datos, APIs y sistemas con LLMs que siguen funcionando un domingo por la noche sin que nadie se entere.
Tres proyectos con la misma estructura: un problema real, la decisión que importó y qué cambió de verdad.
2025 — actualidad
Software de facturación y turnos en producción para un negocio real.
Resultado
La facturación mensual pasó de una tarde entera de trabajo manual a unos cuantos clics. El sistema lleva en producción sin supervisión desde 2026, incluyendo notificaciones a varios emails por cliente y un diseño de factura en PDF que sobrevive a la impresora.
Leer el caso →
2024 — actualidad
Liga fantasy de voleibol español, con usuarios reales y un scraper que tiene que portarse bien.
Resultado
Una liga funcionando con jugadores reales, actualizada automáticamente durante la temporada, y un modelo de datos que sobrevivió a un rediseño de la web de la federación sin reescribirse.
Leer el caso →
2023 — actualidad
Clasificación y enriquecimiento con LLMs a escala de documento, en un SaaS en producción.
Resultado
Etapas de clasificación que antes costaban semanas de escribir reglas ahora son un cambio de prompt y una ejecución de evaluación. En el mismo periodo, el procesado batch de informes se movió a Airflow, convirtiendo un job opaco de varias horas en tareas observables y reintentables por separado.
Leer el caso →
Dónde he estado y qué moví mientras estuve allí.
ago 2022 — Actualidad
SaaS de inteligencia regulatoria y ESG. Trabajo en la plataforma de datos que convierte fuentes regulatorias y de noticias en señal estructurada y consultable para clientes enterprise.
ene 2019 — jul 2022
Previous company
Entrada de ejemplo — sustitúyela por tu puesto anterior real.
Soy ingeniero de backend que acabó en datos e IA porque es donde están los fallos interesantes. La mayor parte de mi trabajo es la parte que el usuario nunca ve: pipelines que ingieren fuentes externas sucias, APIs que siguen siendo aburridas bajo carga y etapas con LLMs que se miden en vez de suponerse.
Construyo y automatizo sistemas con IA en el bucle, no como demo sino como forma de trabajar: agentes LLM conectados a flujos reales de ingeniería, herramientas propias e integraciones MCP a su alrededor, y harnesses de evaluación para que cambiar un modelo o un prompt sea un experimento con un número detrás y no una discusión.
Lo que me importa de un código: límites claros entre capas, reglas de negocio que viven en un único sitio testeable, y fallos ruidosos y baratos en lugar de silenciosos y caros.