AI Software Engineer — MST Holding
Sistemas de análisis de llamadas con IA, pipelines con Whisper, LLMs locales, APIs backend y despliegue orientado a GPU.
Sistemas de IA, agentes y backend con foco en producción.
Diseño y despliego sistemas de IA aplicada: agentes LLM, pipelines de audio, APIs, automatización y demos full-stack construidas para ser entendibles, mantenibles y seguras.
01 / Perfil
Ingeniero Informático construyendo productos de IA aplicada.
Actualmente estoy centrado en sistemas de IA end-to-end: desde la ingesta de datos y la orquestación de modelos hasta servicios backend, despliegue e interfaces para usuarios.
02 / Experiencia
Prácticas IA — Stikets
Desarrollo de framework de agentes IA y mejoras de frontend/backend.
Ingeniería Informática — Universitat de Lleida
Erasmus en NTNU Gjøvik, Noruega. Foco en ingeniería software, IA y sistemas de datos.
03 / Agentes IA
Proyectos de agentes
Cada agente tiene su propia página pública. Los backends se conectan progresivamente con límites seguros, aislamiento de entorno y sin secretos expuestos.
01Agente CVChatbot profesional basado en mi perfil
02Agente InversorPlanificación educativa de inversión
03Agente TenistaAnálisis responsable de partidos y predicciones
04Agente NoticieroPresentador IA y resúmenes de noticias
05Agente GymEntrenamiento, reservas y captación de leads
06Agente PeluqueroEstilos, reservas y flujos de clientes
07Agente RestauranteReservas, menú y recomendaciones
08Agente CristianoConversación espiritual y búsqueda local
09Agente NurAsistente islámico y búsqueda de mezquitas
04 / Proyectos destacados
IA en producción
Sistema de análisis de llamadas con IA
Pipeline end-to-end para transformar audios reales en transcripciones, rutas y evaluaciones automáticas con Whisper, LLMs locales y backend productivo on-premise.
250k+audios evaluados automáticamente
306/hAudios x hora
End-to-endpipeline completo en producción
On-premiseGPU local y datos privados
Framework de agentes
Framework modular para crear agentes LLM locales reutilizables.
Leer caso
Grafos / ML
LoveLink
Sistema de recomendación basado en conexiones sociales indirectas.
Dashboard financiero
Dashboard de finanzas personales con Python, Flask y SQLite.
Leer caso05 / Stack
Lenguajes
Python, Java, JavaScript, HTML/CSS, Kotlin
AI / ML
LangChain, Ollama, vLLM, Whisper, Pandas, Scikit-learn
Backend / Data
FastAPI, Flask, REST APIs, SQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB
DevOps
Git, Docker, Linux, Nginx, AWS, HTTPS deployments
06 / Credenciales
Formación, idiomas y resultados académicos.
Una base universitaria sólida combinada con certificación cloud, experiencia internacional e idiomas para trabajar en entornos técnicos diversos.
Ingeniería Informática
Universitat de Lleida · Erasmus en NTNU Gjøvik, Noruega
8,03nota media final
- EspañolNativo
- CatalánNativo
- InglésProfesional · Cambridge B2 First
- NoruegoBásico / A1
AWS Cloud Foundations
Fundamentos de cloud computing, arquitectura AWS, seguridad, redes, almacenamiento y servicios base.
Disseny centrat en l'usuariMH · 9,5
Seguretat d'aplicacions i comunicacionsEX · 9,5
Pràctiques tutelades en empresaEX · 9,5
Programació IIMH · 9,2
Programació IMH · 9,2
Arquitectures de programari empresarialEX · 9,0
Aspectes legals, socials i professionalsEX · 9,0
Computació distribuïda i aplicacionsEX · 9,0
Treball de fi de grauEX · 9,0
Algorítmica i complexitatEX · 9,0