Colaboración
Trabajo directamente con equipos de ingeniería para diseñar arquitecturas, escribir código de producción y automatizar plataformas de datos, cloud y sistemas de IA.
Me integro a tus flujos de trabajo existentes (pull requests, Slack, revisiones de arquitectura) como un ingeniero senior embebido. Mi enfoque técnico cubre tres áreas:
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Ingeniería de Datos e IA Aplicada. Pipelines batch y streaming resilientes (Spark, dbt, Dagster) y cargas de IA en producción: grafos de agentes con estado, arquitecturas de recuperación RAG y telemetría con OpenTelemetry / Langfuse.
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Cloud e Ingeniería de Plataformas. Infraestructura como Código declarativa (Terraform / OpenTofu, Terragrunt), pipelines CI/CD zero-trust (GitHub Actions) y guardrails de política como código (OPA Rego, Kyverno) sobre Kubernetes y runtimes serverless.
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Asesoría Técnica y FinOps. Trade-offs arquitectónicos (open source frente a servicios cloud administrados), reducción de deuda técnica e instrumentación de costo y latencia en la nube.
El trabajo reciente con clientes se concentra en Banca, Retail y Logística — operando bajo restricciones estrictas de regulación, seguridad y aislamiento de datos.
Forma de trabajo
Contratación. Trabajo como contractor independiente. Me integro a los equipos de ingeniería por proyecto, desde auditorías de arquitectura cortas (2–4 semanas) hasta actuar como líder técnico o ingeniero senior embebido durante varios meses (3–6+ meses).
Zonas horarias. Mi franja amplia de trabajo suele ser 05:00–22:00, hora de Caracas (UTC-4), con coincidencia durante horarios laborales de Europa, Norteamérica y LATAM. Las horas de los extremos están para coincidir, no para reuniones; la franja no implica disponibilidad continua para reuniones. La píldora de disponibilidad de la portada muestra la forma típica del día dentro de esa franja.
Preguntas frecuentes
¿Trabajas solo o llevas un equipo?
Trabajo solo: sin agencia y sin subcontratación. Me integro directamente con tu equipo de ingeniería para colaborar en código y arquitectura.
¿Trabajas solo con Google Cloud Platform (GCP)?
Aunque mi experiencia más profunda está en Google Cloud (GCP), diseño y despliego arquitecturas regularmente tanto en GCP como en AWS. Al apoyarme en motores de datos open source (dbt, Spark, Dagster, Iceberg) y frameworks portables (Pydantic AI, LangGraph, FastAPI), los sistemas se mantienen portables y evitan el vendor lock-in.