Desarrolló plataforma centralizada de prompts, redujo 40% costos BigQuery, implementó validación distribuida (Pydantic+Polars), orquestación multi-agente (ADK, LangGraph), backend FastAPI, frontend React, microservicios Docker/K8s en AWS/GCP.

Lidera 4 iniciativas de IA en producción, arquitectando sistemas agentic empresariales con enfoque en confiabilidad de datos y LLMOps. Implementación de plataformas de prompts, validación distribuida de datos y orquestación avanzada de agentes.

Implementó estrategias de almacenamiento hot/cold, procesamiento asíncrono, microservicios RAG, optimización de prompts, backends FastAPI para modelos ML, pipelines en BigQuery y despliegue en Docker.

Diseñó infraestructura ML y arquitecturas de datos para sistemas GenAI escalables, optimizando patrones de producción y costos. Arquitectura modular RAG y automatización de prompts.

Construyó APIs para modelos ML, adoptó FastAPI, orquestó ETL, optimizó procesos de datos, documentó procesos técnicos y creó dashboards en Tableau y Looker.

Desarrolló y mantuvo infraestructura backend para operaciones ML a escala, APIs RESTful, orquestación ETL y dashboards BI.