Acerca de Marco
Ingeniero de IA con experiencia construyendo sistemas de machine learning e inteligencia artificial en producción. He desarrollado agentes conversacionales con Vertex AI y LangGraph para administraciones públicas, pipelines ETL que procesan 3 millones de registros diarios, y modelos de clasificación con 92% de precisión sobre datasets reales.
Trabajo principalmente con el stack GCP (Vertex AI, Cloud Run, Cloud Build, Secret Manager), Python, FastAPI, LangChain y Docker/Kubernetes. Tengo experiencia tanto en la parte de ingeniería de datos como en la de modelado e integración de LLMs en sistemas de producción.
Si necesitas a alguien que entregue código limpio, bien documentado y listo para producción, hablamos.
Español
Bilingüe o nativo
Inglés
Competencia profesional completa
Solo teletrabajo
Lleva a cabo sus proyectos principalmente en remoto
Experiencia
- AtosAI/ML Engineerseptiembre de 2025 - Hoy (11 meses)Tenerife, Santa Cruz de Tenerife, SpainDiseño e implementación de backends en producción con FastAPI + LangGraph para sistemas de contratación pública del Ayuntamiento de Madrid, integrando agentes de IA conversacional sobre Google Vertex AI (Gemini 2.5 Pro) con streaming en tiempo real.
- Construcción de un pipeline automatizado de procesamiento de documentos legales combinando OCR con Docling, extracción de metadatos con LLMs y detección de duplicados con MinHash + LSH, reduciendo la complejidad de comparación de O(N²) a O(1).
- Implementación de arquitecturas de agentes ReAct con autenticación OAuth2 + PKCE, cifrado Fernet en reposo y flujos de login con Passkey integrados con APIs Apigee.
- Configuración de pipelines CI/CD en GitLab con versionado semántico automatizado, builds en Google Cloud Build y despliegues en Cloud Run en entornos múltiples (dev/staging/prod), con secretos gestionados via GCP Secret Manager.
- Estudio ML end-to-end para automatizar el enrutamiento de solicitudes ciudadanas entre 20 unidades administrativas del Ayuntamiento de Madrid, entrenando y evaluando múltiples clasificadores sobre 118.000+ muestras con validación cruzada de 5 pliegues; 92,8% de precisión y 83,7% F1-macro (+26,5pp sobre la línea base).
- Nartex SoftwareMachine Learning Engineeragosto de 2023 - septiembre de 2025 (2 años y 1 mes)Tenerife, Santa Cruz de Tenerife, SpainDesarrollo de un pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) con Python, HuggingFace Transformers y FAISS para clasificación de documentos de cumplimiento normativo, alcanzando un 93% de precisión.
- Orquestación de pipelines ETL end-to-end en Python (Pandas, NumPy) con Apache Airflow para ingestar y transformar 3 millones de registros diarios desde APIs REST y PostgreSQL.
- Contenerización de microservicios de inferencia con Docker y despliegue en Kubernetes, reduciendo el tiempo de despliegue en un 60%.
- Implementación de flujos de optimización automática de hiperparámetros con Optuna, reduciendo el tiempo de ajuste de modelos en un 40% y mejorando el rendimiento final en un 5%.
- University of La LagunaJunior AI Researchernoviembre de 2022 - junio de 2023 (7 meses)Santa Cruz de Tenerife, SpainCo-autor de una publicación científica revisada por pares (Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2025) sobre modelos surrogate de ML para sistemas de soporte a decisiones clínicas en diabetes tipo 1, logrando IoU > 0,9 con una aceleración de ~2.700x respecto al sistema original.
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Formación
- Graduado en Ingeneriía InformáticaUniversidad de La Laguna