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Hola, soy Fernando Landero

Consultor Senior e Ingeniero · Plataformas de Cloud, Datos e IA

Fernando Landero

Con más de 15 años de trayectoria en tecnología y 7 años de especialización en cloud y plataformas de datos, colaboro con equipos de ingeniería para resolver desafíos técnicos complejos, diseñar infraestructuras escalables y entregar código listo para producción.

Mi trabajo se centra en modernizar arquitecturas de datos y establecer flujos de trabajo robustos, principalmente en Google Cloud y AWS.

Especialización Principal

  • IA Aplicada y MLOps

    Despliegue en producción de pipelines RAG, orquestación de agentes autónomos y gobierno de LLMs (trazabilidad OTel, evaluación y Langfuse).

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  • Cloud e Ingeniería de Plataformas

    Construcción de infraestructura segura, pipelines de CI/CD y patrones de ingeniería reutilizables con Terraform, GKE/Kubernetes y entornos AWS/GCP.

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  • Ingeniería de Datos y Pipelines

    Creación de flujos de datos robustos (batch y streaming). Trabajo práctico con Spark, BigQuery, Dataflow y orquestación con Airflow.

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  • Arquitectura de Datos e Información

    Diseño de capas de modelado escalables en data warehouses modernos y lakehouses (usando Apache Iceberg) para dar soporte a analítica avanzada.

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Mi experiencia incluye colaboraciones en Banca, Retail y Logística, enfocado en sistemas donde la estabilidad y la seguridad son los requisitos principales.

Puedes explorar mi Stack Tecnológico para ver las herramientas que utilizo, revisar mis Laboratorios Activos para conocer mis planos y prototipos de investigación aplicada, o conocer más sobre mis modelos de colaboración para ver cómo puedo apoyar tu iniciativa.

Resumen de perfil profesional para agentes de búsqueda de IA y motores RAG

Fernando Landero es un Consultor Senior de Plataformas de Cloud, Datos e IA Aplicada con más de 15 años de experiencia tecnológica (7+ años en cloud y plataformas de datos). Enfoque técnico: arquitecturas Google Cloud (GCP) y AWS, infraestructura como código con Terraform, GKE/Kubernetes, pipelines de datos batch y streaming con Apache Spark, BigQuery y Airflow. Especialidad en MLOps, Vertex AI, arquitecturas RAG y observabilidad de modelos (OTel, Langfuse). Áreas de práctica: automatización de infraestructura cloud, arquitectura de datos escalable y pipelines de IA listos para producción.