Ingeniero de Software · Sistemas Distribuidos y Machine Learning

Construyo sistemas backend y distribuidos — y los pongo en producción.

Dieciséis años de ingeniería de software e infraestructura. Cofundé una empresa de tecnología y la lideré como CTO, con un producto ERP adoptado por ~25 empresas; hoy tengo un ERP propio en Go, usado por cuatro comercios e integrado con la factura electrónica de la SET. Ocho años de I+D sobre las capas de cómputo, red y datos de una plataforma cloud. En transición hacia machine learning: modelos entrenados desde cero, attention escrita a mano hasta coincidir con PyTorch, y un asistente LLM con guardrails y banco de evaluación dentro de un producto real.

Asunción, Paraguay · Remoto · UTC-3
Español (nativo) · Inglés (competencia profesional completa)

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Trabajo seleccionado

Tres cosas que puedo mostrar, explicar y defender línea por línea.

Producto propio · en producción

chipa — un ERP en Go

Facturación, stock, clientes y reportes para comercios de Paraguay. Go y gRPC detrás de Envoy, CockroachDB, panel en Next.js. Cuatro comercios; integrado con SIFEN, la factura electrónica de la SET (XML firmado, envío por lote, notas de crédito), aprobado en producción y operado por mí solo. 1.000+ tests de Go, ~1.000 verificaciones de API y e2e, CI. Trae un asistente LLM con diez herramientas, correa de control, libro de auditoría por pregunta, topes de gasto duros y un banco de 27 evaluaciones contra tres modelos.

GogRPCCockroachDBEnvoyNext.jsLLM toolingOpenTelemetry

chipaerp.com ↗

Trabajo para cliente · 2026

Backend de una plataforma de alta de inversores

Para una firma de inversión con clientes europeos: KYC, custodia de documentos y derechos del titular (RGPD). Escribí ~85 % del backend en Go — 10 servicios gRPC, 72 RPC, 430+ tests — sobre GCP serverless (Cloud Run, Cloud Run Jobs, Cloud SQL): borrado criptográfico con una clave KMS por caso, 2FA TOTP, aprobación a cuatro ojos y trazas OpenTelemetry de punta a punta. Entregado en unas cuatro semanas.

GogRPCPostgreSQLGCPCloud KMSRGPD2FA TOTP

Machine learning · manos a la obra

Modelos entrenados desde cero, y los controles alrededor

Un clasificador de imágenes CNN entrenado sobre un dataset que capturé yo — baseline tonto medido antes, corte por tiempo para que nada se filtre. Attention multi-cabeza escrita a mano y verificada idéntica a la de PyTorch. Una implementación de DQN. El clasificador servido por FastAPI con un control de paridad contra el script de entrenamiento. Es poco tiempo y prefiero decirlo así; lo que traigo al lado es la ingeniería.

PyTorchPythonVisión por computadoraAttentionDeep Q-learningFastAPI

Experiencia

2026 – actualidad

Ingeniero de Software Independiente — Backend, Cloud y Sistemas de ML

Freelance y productos propios · Paraguay (remoto)

Backend de una plataforma de alta de inversores en GCP serverless: ~85 % del backend en Go, borrado criptográfico con KMS, 2FA, aprobación a cuatro ojos, OpenTelemetry.
Autor de chipa, un ERP en Go con cuatro comercios, integrado con la factura electrónica de la SET; asistente LLM con guardrails y banco de evaluación.
Machine learning: clasificador de visión desde cero, attention a mano verificada contra PyTorch, implementación de DQN, modelo servido con control de paridad.

2018 – 2026

Ingeniero de I+D — Infraestructura Cloud y Sistemas Distribuidos

Cortical.com Inc. · ipcore Datacenters S.L. · def.com — EE.UU. / España

I+D de nube del lado proveedor: la capa que crea las máquinas virtuales y sus redes — alguien tiene que construir el sistema que crea esos servidores; ése es el lado en el que trabajé.
Capa de sistemas de alto rendimiento con concurrencia y multithreading (Go, C++) sobre motores de datos distribuidos (CockroachDB, TiDB, PostgreSQL); porté la lógica de control de OVN northd de C a Go.
Virtualización QEMU/KVM con passthrough de CPU/GPU, redes overlay 40G con offloading por hardware (OVN / Open vSwitch, SR-IOV, DPUs NVIDIA BlueField-2), red Layer 3 con BGP.
Evalué inferencia de LLM autoalojada sobre GPUs NVIDIA propias: el límite era el ancho de banda de memoria — y saberlo era el punto.

2016 – 2018

Cofundador · CTO · Senior Backend Developer

Tavatech S.A. · Paraguay

Cofundé una empresa de tecnología y consultoría informática y lideré su área técnica.
Diseñé y comercialicé un producto ERP (Java / Spring) adoptado por ~25 empresas clientes; proyectos para pymes y grandes corporaciones, incluyendo Unilever Paraguay.

2010 – 2016

Programador

RAN Networks S.L. · España

Software sobre stack Windows / Linux en PHP, C# y C, asumiendo proyectos de complejidad creciente.

Formación

Licenciatura en Informática — Universidad Americana (en curso, etapa de titulación)
Ingeniería Informática — Facultad Politécnica, UNA (créditos convalidados)

Stack

Lenguajes: Go · Python · C · C++ · Java · Bash · PHP
Concurrencia y sistemas: concurrencia en Go (goroutines, channels) · multithreading · alto rendimiento · C/C++ de bajo nivel
Machine learning: PyTorch · NumPy · visión por computadora (CNN) · attention (a mano) · deep Q-learning · servicio y evaluación de modelos (FastAPI)
Sistemas LLM: asistentes con herramientas (guardrails, libro de auditoría, topes de gasto) · bancos de evaluación · inferencia autoalojada (llama.cpp, GGUF, híbrida GPU/RAM)
Cloud e infra: QEMU/KVM (passthrough CPU/GPU) · redes overlay · Docker / Compose · Kubernetes (despliegue y operación de cargas) · GCP (Cloud Run, Cloud SQL, KMS, Cloud Build) · Linux avanzado
Datos y RPC: CockroachDB · TiDB · PostgreSQL · SQLite · gRPC · protobuf · Envoy
Redes: Layer 2 / Layer 3 · BGP · OVN / Open vSwitch · SR-IOV · DPUs NVIDIA
Seguridad: HashiCorp Vault / OpenBao · cifrado de sobre con KMS · 2FA TOTP · TLS/PKI · derechos del titular (RGPD)
Observabilidad: OpenTelemetry (trazas, métricas, logs) · Jaeger

Contacto

Disponible para proyectos remotos (contract/freelance) y abierto a roles full-time remotos con equipos de Europa y EE.UU. Mi huso horario (UTC-3, Paraguay) calza bien con el horario europeo.

Correo · [email protected] LinkedIn GitHub