Experiencia Laboral

Trabajo Reciente en IA

• Agente de Enriquecimiento y Calificación con Claude: Agente de extremo a extremo construido sobre la API de Anthropic + Agent SDK que toma un registro, ejecuta verificación web/LinkedIn vía herramientas MCP personalizadas, aplica una rúbrica versionada, y emite una decisión de calificación más un resumen listo para revisión humana — reemplazando ~20 minutos de trabajo manual por registro.
• Conectores MCP Personalizados: Servidores MCP propios (Python y TypeScript) que envuelven plataformas sin servidor oficial — definiciones de herramientas tipadas, operaciones idempotentes, manejo de OAuth/secretos y reintentos conscientes de rate-limit. Patrón reutilizable para Luma, Airtable, GHL y APIs REST/GraphQL arbitrarias.
• Superficies de Revisión en Vercel: Apps ligeras de Next.js desplegadas en Vercel para aprobación humana de un clic, con magic-link auth, auditoría en Airtable y notificaciones en Slack. Elige la superficie más ligera (email handler → Airtable Interface → Next.js app) que resuelve el caso.
• Suites de Evaluación de Agentes: Prompts y rúbricas versionadas con sets de regresión, trazabilidad en Langfuse / LangSmith y checks de CI que bloquean despliegues cuando bajan los scores — la calidad es una propiedad testeable.
• Mejoras de IA en Flujos: Auditó flujos en Make / Zapier / GHL / Airtable y reemplazó lógica condicional frágil con clasificación y personalización impulsadas por Claude donde elevó el techo; dejó intactos los flujos rutinarios.
• Claude Code en Flujo Diario: Usa Claude Code para construir, probar y mantener sistemas en producción — incluyendo scaffolding de test harnesses, boilerplate de MCP y runbooks que el equipo de Automatizaciones puede asumir.
• Webhooks Idempotentes: Receptores (FastAPI / Node.js) con claves de deduplicación, reintentos con backoff exponencial, dead-letter queues y logging estructurado hacia tracking de errores — sin estado a medio aplicar en fallos parciales.
• Pipelines SAM.gov: Ingesta, clasificación y alerta continuas; enrutamiento de vector store entre PGVector/Pinecone/Chroma con políticas conscientes de costo/latencia.

Claude Code & Cowork — Práctica Diaria

Usa la superficie completa de desarrollo de Anthropic todos los días — no sólo la API. Construye, entrega y opera sistemas de IA en producción a través de Claude Code (CLI), el Agent SDK, la API de Anthropic y Cowork (el producto de agente de escritorio). Lo que se ve en este CV — las ediciones de PHP, los arreglos bilingües de traducción, la matriz de conocimiento — se produce y mantiene a través de una sesión de Cowork que dirige a Claude contra una carpeta de trabajo real, con herramientas de archivo, un shell Linux sandboxed y conectores MCP.

• Claude Code como herramienta principal de ingeniería: scaffolding, refactor, pruebas y mantenimiento de código en producción en Python, TypeScript, PHP y C#. Uso diario — no como chat. Cómodo con sub-agentes (herramienta Task / Agent), slash commands, hooks, configuración a nivel de proyecto y usuario, y servidores MCP por proyecto.
• Plugins de Cowork personalizados: construye y personaliza plugins de Cowork (paquetes de skills, servidores MCP, slash commands y sub-agentes) adaptados a flujos de operador específicos. Cómodo creando un plugin desde cero y personalizando los existentes (HR, diseño, generación de infografías, autoría de plugins).
• Autoría de skills (SKILL.md): escribe skills de Claude usando el patrón de divulgación progresiva — disparadores en el frontmatter ajustados para precisión, un SKILL.md corto, scripts cargados sólo cuando aplican, y casos de evaluación que verifican que el skill se dispare en los prompts correctos y no en parecidos.
• Agent SDK + MCP personalizado: levanta agentes con herramientas de archivo, shell sandboxed y herramientas MCP propias — la misma superficie de control que expone Claude Code. Construye servidores MCP en Python y TypeScript que envuelven APIs REST/GraphQL arbitrarias como herramientas tipadas (patrones Luma, Airtable, GHL) cuando no existe servidor oficial.
• Computer use y Claude in Chrome: dirige apps de escritorio nativas (Finder, Mail, Notes, apps de terceros) y apps web desde agentes (MCP de computer-use, extensión de Chrome) cuando el flujo cruza aplicaciones o no hay API. Sabe cuándo bajar de un MCP dedicado → MCP de Chrome → computer-use, y cuándo no.
• Artefactos vivos: entrega artefactos HTML persistentes respaldados por datos de conectores — refresco al abrir, inferencia en página con Haiku para resumen/clasificación, y disparadores de tareas programadas — para páginas de estado, trackers de proyecto y digestos recurrentes que el usuario reabre a diario.
• Tareas programadas: automatiza trabajo recurrente vía la programación de Cowork (briefings diarios, reportes recurrentes, "recuérdame en una hora", "ejecuta esto a las 6am"). Distingue entre una tarea de una sola vez y una cadencia — y ofrece programar de forma proactiva cuando la solicitud es naturalmente recurrente.
• Ecosistema de conectores MCP: usa conectores en Slack, Notion, Atlassian, MS365, Figma, Linear, Intercom, Asana, Google Workspace y más. Consulta el registro de MCP antes de caer a automatización por navegador. Construye servidores propios cuando no existe el conector.
• Disciplina AskUserQuestion + TaskList: aclara solicitudes ambiguas al inicio, registra el trabajo multi-paso en una lista de tareas estructurada, y ejecuta pasos de verificación (re-lecturas, chequeos programáticos, sub-agentes de segunda opinión) antes de declarar "listo".

Proyectos Seleccionados

• Alineamiento Múltiple de Secuencias de Proteínas (C#, CUDA, C++): Innovación en árbol guía usando distancia radial novedosa; repositorios: PhdThesis • Align4
• Icarus Softcore (VHDL, VB, Java): CPU softcore para FPGAs; el compilador emite hardware personalizado para reducir la utilización del dispositivo.
• Bots de Telegram (PHP, MySQL, APIs Web): @TradingAlert_bot (señales Ichimoku), @AdsVideoPlayer_bot (control remoto de listas de reproducción), @ridesmx_bot (viajes), @bookServerbot (67k+ títulos; búsqueda basada en etiquetas/resumen).
• GymOnline (PHP, MySQL, Embebido): POS y control de acceso en 5 gimnasios; Arduino conecta PC↔torniquetes; posteriormente app WinForms con huella digital e impresión.
• Marcador de Baloncesto (VB.NET): Puntuación en vivo con pantalla dual — demo: YouTube.
• Visión por Computadora (OpenCV, YOLO): Detección de peatones/vehículos basada en RealSense; conteo de objetos en transporte público.
• Máquinas Expendedoras de Boletos (TVM): Stack completo incl. ChipDNA/Ingenico, boletos QR, validadores de monedas/billetes, RFID, impresoras; más gestor de control central (C#).
• Plataforma de Inteligencia Semántica de Código (Python, Next.js, PostgreSQL, Docker): Plataforma auto-hospedada que indexa múltiples repositorios de código usando embeddings potenciados por LLM y análisis AST; cuenta con búsqueda híbrida (vectorial, texto completo, trigrama, BM25), indexación incremental automática, y un dashboard web para exploración de código.
• Plataforma Inteligente de Recolección de Residuos (Python, Vue.js, .NET MAUI, PostgreSQL/PostGIS, Redis, Docker): Sistema multi-inquilino de gestión de recolección de residuos municipales con rastreo GPS en tiempo real, optimización de rutas (10+ algoritmos incluyendo TSP, VRP, ACO), PWA de participación ciudadana, apps móviles para recolectores y ciudadanos, actualizaciones en vivo por WebSocket, y procesamiento en segundo plano con Celery.
• Plataforma de Inteligencia para Subastas (Python, Next.js, PostgreSQL/pgvector, MinIO, Redis, Docker): Sistema automatizado de monitoreo de subastas vehiculares con web scraping, pipeline de ingesta de activos (imágenes, PDFs, documentos), análisis de condición y recomendaciones impulsados por IA vía LLM, búsqueda semántica mediante embeddings vectoriales, y panel de administración con autenticación por invitación.
• Generador de Podcasts con IA (Python, Vue.js, FastAPI, LangChain): Herramienta de conversión de documentos a podcasts usando GPT-4 para generación de diálogos y múltiples proveedores TTS (OpenAI, FishAudio) con soporte multi-voz; incluye editor web de dos columnas, asignación de voz por hablante, y concatenación de audio.
• Agente Reclutador con IA (Python, FastAPI, Azure OpenAI, Docker): Sistema de gestión de entrevistas impulsado por IA con generación automática de preguntas, evaluación dual de candidatos (IA + reglas de negocio), búsqueda semántica de candidatos, comunicación multicanal, y procesamiento asíncrono en cola para integración con sistemas empresariales.
• Sistema de Procesamiento de Documentos con IA (Python, Next.js, FastAPI, LangChain, PostgreSQL, MinIO, Docker): Plataforma multi-agente de extracción de documentos usando GPT Vision y APIs de búsqueda; soporta 15+ formatos de archivo, esquemas JSON personalizables, versionado de resultados con diff y rollback, procesamiento por lotes, renderizado de plantillas DOCX/PDF, medición de uso por tokens, e interfaz multilingüe.
• Sistema Autónomo de Orquestación de Agentes (Python, LangGraph, OpenAI, MCP): Agente autónomo basado en LangGraph con descubrimiento dinámico de herramientas, integración de servidores MCP y sub-agentes especializados; cuenta con gestión de herramientas por configuración (60+ herramientas), soporte dual de LLM (nube y respaldo local), y arquitectura extensible para operaciones de archivos, análisis de datos, automatización web y flujos de trabajo DevOps.

Publicaciones

• Alineamiento de Secuencias por Evaluación Radial de Interacciones Locales. DOI: 10.2174/1574893613666180130143055. Propuso una métrica de distancia radial novedosa para generar árboles guía robustos para MSA; demostró puntajes SP/CS estadísticamente superiores vs. árboles guía MUSCLE/Clustal Omega en SABRE & PREFAB.
• Modelado de la Velocidad de Giro y Comportamientos de Seguimiento de Vehículos Autónomos en un Mundo Virtual. Ing. invest. y tecnol. (2015) 16(3):391–405. ISSN 1405-7743. (CARRILLO-GONZALEZ, ARAMBURO-LIZARRAGA, ORTEGA-MAGANA)
• Diseño de una arquitectura de bus serial de control distribuido con conexión dinámica entre canales ("Zinbus"). Figura científica y análisis de latencia: ResearchGate.
• Computación Científica en Gravitación. Actas de la 1ª Conferencia Internacional de Supercomputación en México (ISUM 2010), Guadalajara — trabajo inicial con CACTUS en el clúster VIRGO de UdeG.
• Sistema de procesamiento de datos en la nube de alto rendimiento electroencefalográfico. Actas de ISUM 2013, Guadalajara — plataforma de procesamiento de clúster en línea para conjuntos de datos EEG con reducciones significativas de tiempo de ejecución vs. ejecución independiente.