Práctica
Ingeniero de integración de IA
Pipelines de LLM que funcionan sin vigilancia y a la mañana siguiente siguen acertando
Construyo sistemas de producción alrededor de modelos de lenguaje, la parte poco vistosa: orquestación, validación, reintentos, coste y la evaluación que te dice si aquello sigue funcionando. Un pipeline de contenido automatizado que genera, comprueba, edita y traduce sin humano en el bucle. Un módulo de transcripción en streaming que convierte voz en un documento estructurado. Debajo, todo el stack, para que el modelo siga siendo un componente y no se convierta en la arquitectura.
Lo que sé hacer
- Diseñar un pipeline de LLM con las partes aburridas incluidas: validación, reintentos, idempotencia y un techo de coste.
- Obtener del modelo una salida estructurada y validada contra un esquema en lugar de prosa que luego hay que parsear.
- Construir búsqueda sobre tus documentos y saber cuándo devuelve el fragmento equivocado.
- Meter voz y documentos en el sistema: transcripción, extracción y un artefacto generado al final.
- Montar la evaluación para que cambiar un prompt sea una medición y no una sensación.
- Decir con claridad dónde no pinta nada un modelo y escribir allí código normal.
De dónde viene
- 2025 —
ASMB Tech
Litseller: un pipeline automatizado de orquestación de LLM que genera, valida, edita y traduce artículos a once idiomas y los publica sin humano en el bucle. Auto Inspect: transcripción de voz en streaming estructurada en un informe PDF generado.
- 2023 — 2025
Yandex
Módulos B2B de alta carga y las capas de integración entre microservicios y analítica externa.
- 2019 — 2022
Sber
Parseo y estructuración de datos no estructurados dentro de documentos de ejecución, reduciendo el error manual.
Stack
- IA y modelos de lenguaje
- OpenAI API ·Claude API ·LLM orchestration ·Prompt engineering ·Structured output ·RAG ·Speech transcription ·Evaluation harnesses
- Backend y datos
- Node.js ·TypeScript ·PostgreSQL ·Supabase ·Queues ·REST API
- Frontend
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