Sobre mí
Arquitecto de software. La IA es mi acelerador, no mi reemplazo.
Todos los proyectos de este portfolio han sido diseñados por mí y desarrollados con asistencia de IA. Soy transparente al respecto: la IA acelera la escritura de código, pero las decisiones arquitectónicas, el diseño de sistemas y la validación son humanas.
Mi fortaleza real está en Docker, Podman y Python. Domino la orquestación de contenedores, la automatización de infraestructura y las configuraciones YAML. He construido un ecosistema completo de 30+ contenedores con scripts de auto-recuperación, health checks y despliegue continuo — todo funcionando 24/7 en mi servidor.
Cómo trabajo con IA
Diseño la solución
Arquitectura, stack tecnológico, decisiones de diseño. Defino el qué y el cómo antes de escribir una línea de código.
La IA implementa
Un orquestador multi-agente (OpenCode) traduce mi diseño a código, investiga APIs, escribe tests y documenta — todo bajo mi dirección.
Yo valido y despliego
Reviso cada cambio, ejecuto los tests, despliego en producción. Sin supervisión humana, nada pasa a producción.
Herramientas del ecosistema
OpenCode + oh-my-opencode-slim
Orquestador que coordina 7 agentes especializados (oracle, librarian, explorer, designer, fixer, observer, council), cada uno con el modelo de IA óptimo para su función.
wiki-brain MCP
Servidor que convierte un vault de Obsidian en base de conocimiento viva. Búsqueda semántica, síntesis cross-page, y mantenimiento de consistencia — todo vía protocolo MCP.
Stack que domino
Estas son las tecnologías con las que tengo experiencia real y que controlo personalmente, más allá de la asistencia de IA.
🐳 Contenedores
🐍 Lenguajes
🌐 Infraestructura
🗄️ Datos
🔧 Automatización
🤖 IA (usuario)
Trayectoria
AI Toolchain y Trading Avanzado
Construcción del ecosistema OpenCode + wiki-brain. Bots de trading para IBKR y crypto con risk management multicapa.
Infraestructura Auto-gestionada
Servidor con 30+ contenedores, monitorización autónoma, auto-recuperación y despliegue continuo.
ML Aplicado y Automatización
Pipelines de ML custom, fine-tuning de modelos, optimización de inferencia local en hardware AMD.
Agentes LLM y Conocimiento
Desarrollo de agentes autónomos con tool use. Implementación del patrón LLM Wiki para gestión de conocimiento persistente.