Acerca de David
- Sistemas Multi-Agente y Automatización: Desarrollo de flujos de trabajo avanzados, como sistemas de triaje de correos corporativos con agentes de validación cruzada y supervisión Human-in-the-loop.
- Arquitecturas RAG y Bases de Datos Vectoriales: Implementación de Qdrant para búsquedas híbridas (Dense + Sparse) y optimización de modelos SOTA mediante cuantización INT8 para entornos de alto rendimiento.
- Desarrollo Backend e Infraestructura: Creación de microservicios y APIs asíncronas de alto rendimiento utilizando Python, Django y Django Ninja.
- Integraciones Complejas: Desde la conexión de pasarelas de pago como Stripe en sistemas legacy multi-idioma, hasta el despliegue de infraestructura distribuida en AWS mediante Docker y Kubernetes.
Español
Bilingüe o nativo
Inglés
Competencia profesional completa
Experiencia
- DominicosAI engineer / Backend DeveloperEDICIÓN DE SOFTWAREoctubre de 2025 - Hoy (10 meses)Madrid, Spain
- Diseñé e implementé desde cero una arquitectura de búsqueda híbrida (Dense + Sparse) con reranking, integrándola en múltiples proyectos corporativos y reduciendo el tiempo de búsqueda a menos de 0.3s de media (sin reranker).
- Desarrollé una API RESTful asíncrona de alto rendimiento con Django Ninja para vectorización de consultas e interacción con Qdrant, alcanzando tiempos de respuesta de 0.8s en producción con el modelo reranker activo.
- Optimicé modelos SOTA (BAAI/bge-m3, cross-encoders Mmarco) en CPU mediante cuantización INT8 y compilación ONNX con instrucciones AVX-512, reduciendo significativamente el uso de recursos de cómputo en entornos sin GPU.
- Implementé caché de peticiones logrando tiempos de respuesta inferiores a 0.18s para los topics más consultados.
- Desplegué y administré infraestructura distribuida: Qdrant en AWS EC2 con controles de red estrictos y API de inferencia en servidores OVH dedicados.
- Creé una librería/paquete interno en Django para estandarizar la creación de colecciones, filtros complejos e ingesta masiva de datos, acelerando el time-to-market de futuras integraciones y aumentando el matching de búsqueda en los proyectos que lo adoptaron.
- Implementé observabilidad completa del ecosistema con Zabbix (dashboards y alertas sobre métricas de Qdrant y servidores).
Stack: Python, Django Ninja, Qdrant, HuggingFace, ONNX Runtime, AWS EC2, Docker, Zabbix. - Linkadia MediaAI engineer / Backend DeveloperPRENSA & MEDIOSjunio de 2025 - octubre de 2025 (4 meses)Madrid, Spain
- Desarrollé y desplegué microservicios con Django REST Framework sobre AWS EKS (autoescalado con Karpenter, balanceo de carga, TLS/SSL), gestionando entornos con Docker y Docker Compose.
- Automaticé la integración de +5 APIs de publicidad distintas y la carga de datos en bases de datos legacy, ahorrando al equipo una media de 2.5 horas diarias en generación de informes de coste, CPA y conversiones.
- Construí un sistema de IA conversacional con GeminiAI y MilvusDB aplicando RAG para dotar de memoria persistente al agente, conectado a Slack para generación automática de insights sobre campañas publicitarias.
- Implementé tareas asíncronas críticas con Celery y RabbitMQ, garantizando resiliencia en procesos de análisis de datos de alto volumen.
- Redacté documentación técnica y de APIs completa con Sphinx y Swagger Docs; configuré alertas y flujos de pruebas con n8n.
Stack: Python, Django REST Framework, AWS EKS, Celery, RabbitMQ, GeminiAI, MilvusDB, Docker, n8n. - DominicosJunior Backend DeveloperEDICIÓN DE SOFTWAREseptiembre de 2024 - junio de 2025 (9 meses)Madrid, Spain
- Desarrollé procesos de automatización escalables en Python, Django y Bash, integrando APIs de redes sociales (WhatsApp, Facebook, X/Twitter, YouTube, SoundCloud) para automatizar la publicación y gestión de contenido multimedia.
- Implementé scripts de crawling web y un motor de recomendación de contenidos para dominicos.org, aumentando el matching de búsqueda y la relevancia del contenido para los usuarios finales.
- Administré servidores Linux y bases de datos MariaDB (SQL), incluyendo exportaciones automatizadas de reportes en CSV para stakeholders internos.
- Apoyé el mantenimiento de sistemas backend para universidades, ONGs y editoriales; colaboré puntualmente en frontend con JavaScript y Bootstrap.
- Integré AWS Bedrock para casos de uso de IA; implementé Notion como herramienta de ticketing y documentación del equipo.
Stack: Python, Django, Bash, SQL, MariaDB, AWS Bedrock, Linux, NumPy
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Formación
- Máster en Inteligencia Artificial y BigDataDigitechFP2026Máster FP
- Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM)MEDAC2024Ciclo Formativo de Grado Superior
Certificados
- B2 First – Score 173.Cambridge English2023