Ingeniería de IA y MLOps Aplicado

Para equipos que buscan integrar IA generativa, orquestación agéntica y machine learning en entornos empresariales de producción estables y listos.

• Orquestación Agéntica Determinista: Arquitectura de coreografías multi-agente con estado y ciclos (utilizando LangGraph y Pydantic AI) y Model Context Protocol (MCP) para automatizar flujos de trabajo complejos y no lineales con alto determinismo.
• RAG Avanzado y Sistemas de Conocimiento: Diseño de sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) de nivel de producción y pipelines de búsqueda semántica que interactúan de forma segura con grafos de conocimiento y bases de datos privadas del negocio.
• MLOps y Observabilidad de Agentes: Despliegue, servicio y trazabilidad de LLMs y agentes en producción (ej. Vertex AI) con frameworks integrales de evaluación, guardrails semánticos y rastreo de ejecución paso a paso.
• Pipelines de Datos Semánticos: Ingeniería de pipelines de datos y capas de almacenamiento semántico de alto rendimiento (bases de datos vectoriales) optimizadas para alimentar modelos y agentes con datos contextuales de alta calidad.