Improving

Senior Software Engineer · Remoto

Contractor a tiempo completo en Improving, integrado en los equipos de sus clientes: primero Diligent, en backend y React, y desde julio de 2024 Cinemark, en la plataforma digital de venta de boletos.

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  CinemarkJul 2024 — Presente

  Canal digital de la cadena de cines: cartelera, selección de butaca y compra de boletos. Microservicios en NestJS con Azure Event Hubs, React en el frontend y despliegue por Azure DevOps.

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  DiligentSep 2023 — Jul 2024

  Plataforma de gobierno corporativo y cumplimiento: servicios de backend e interfaces de producto en React, de punta a punta.

• El backend de Cinemark son microservicios en NestJS con PostgreSQL y Redis, y Azure Event Hubs para los flujos asíncronos entre servicios. El frontend es React y los pipelines van por Azure DevOps.
• Mantengo las integraciones con la pasarela de pagos, con los sistemas de taquilla y con SendGrid. Son de terceros y no se pueden cambiar a voluntad, así que el trabajo está en aislar sus fallos y sus tiempos.
• La carga se concentra en los días de estreno, de modo que la medida real del trabajo es que la compra aguante el pico sin degradarse.
• En Diligent el trabajo fue de punta a punta sobre la misma plataforma: los servicios de backend y las interfaces de producto en React.

Randstad Digital · Torc

Lead Engineer · Remoto

Lidero la arquitectura técnica y entrega de soluciones backend escalables para clientes enterprise: microservicios en Python (Django/FastAPI), servicios en Rails y pipelines CI/CD con IaC.

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  MoverisDic 2025 — Presente

  Antifraude e identidad digital: APIs de liveness humano en tiempo real e identificación de contenido y video generado por IA.

• Lidero el trabajo de ingeniería para clientes enterprise a través de la plataforma Torc de Randstad Digital. Responsable de la arquitectura técnica, la coordinación del equipo y la entrega de soluciones backend escalables.
• Diseño y construyo microservicios y capas de API en Python con Django y FastAPI, con énfasis en modularidad, observabilidad y patrones de servicio tenant-aware.
• Implemento servicios en Ruby on Rails para herramientas internas, paneles de administración y middleware de integración que conecta los sistemas del cliente con APIs y proveedores de datos de terceros.
• Desarrollo interfaces front-end en React para gestión de proyectos y seguimiento de entregas, con visibilidad en tiempo real del avance de ingeniería y la asignación de recursos.
• Establezco pipelines CI/CD, patrones de IaC (Terraform/Pulumi) y estrategias de despliegue para soportar iteración rápida en múltiples entornos de cliente.

Fuse

Senior Backend Engineer · LATAM · Remoto

Construí la arquitectura backend de una fintech de pagos: onboarding, KYC con integraciones bancarias, colas de pago (Celery/Redis) y arquitectura event-driven con Kafka.

• Apoyé la base técnica de una fintech en etapa temprana enfocada en pagos digitales y servicios financieros alternativos en EE. UU. y LATAM, en un contrato freelance de corta duración.
• Diseñé e implementé la arquitectura backend core con Python (Django/FastAPI), priorizando escalabilidad, modularidad y diseño de servicios tenant-aware desde el primer día. Construí ejecutores de tareas asíncronas con Celery y Redis para las colas de procesamiento de pagos.
• Desarrollé los servicios iniciales de onboarding de usuarios, verificación de identidad (KYC) y creación de cuentas virtuales integrando APIs de terceros como socios bancarios y proveedores de verificación. Implementé el flujo de orquestación de KYC en Python con lógica de reintentos y callbacks por webhook.
• Construí un panel de administración interno en React para que los equipos de compliance revisaran envíos de KYC, marcaran cuentas sospechosas y gestionaran flujos de aprobación en tiempo real.
• Establecí una arquitectura orientada a eventos con Kafka para flujos asíncronos de notificaciones, conciliación de transacciones y operaciones de compliance.
• Definí flujos CI/CD reproducibles y gestioné la infraestructura cloud con Terraform y Pulumi para agilizar los despliegues en staging y producción.

Revelo

Senior Software Engineer · LATAM · Remoto

Vía Revelo, ingeniero dedicado a StyleSeat: construí y operé los flujos con agentes que quitan trabajo repetitivo a los profesionales, además de las features de reservas y las integraciones de Braze y Segment.

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  StyleSeatEne 2024 — Jul 2026

  Marketplace de belleza y bienestar: flujos con agentes en producción para los profesionales, con sus herramientas y barandas, además de las features de reservas y las integraciones de Braze y Segment.

• Contratado a través de Revelo como ingeniero senior dedicado a StyleSeat, el marketplace de belleza y bienestar, trabajando integrado con sus equipos de producto e ingeniería.
• Construí los flujos con agentes para los profesionales. Un estilista pierde horas cada día confirmando citas, persiguiendo ausencias y reagendando, y ese tiempo no se paga. El agente lee el calendario y el estado de las reservas, redacta los mensajes al cliente y aplica cambios de agenda dentro de los límites que el profesional define.
• Lo mío de punta a punta fueron las herramientas que el modelo puede llamar, sus esquemas y la orquestación alrededor: reintentos, timeouts y una ruta determinista para cuando el modelo no responde.
• Las barandas pesaron más que el modelo. La disponibilidad sale siempre de una llamada real al servicio de agenda y nunca del texto del modelo, las acciones irreversibles piden confirmación, y cada acción queda registrada con lo que el agente vio y lo que llamó.
• No solo los construí, también los operé: los flujos iban versionados, así que un cambio de prompt o de herramienta se desplegaba como una versión rastreable y reversible, se validaba en staging contra escenarios de reserva reales, y los accesos quedaban separados por rol entre producto, ingeniería y soporte.
• Gestioné las capas de caché y los recursos de los que dependen los agentes: qué se cachea y por cuánto tiempo, límites de tasa y presupuesto de tokens por flujo, y cuotas para que un flujo no ahogue a otro en las horas pico de reservas.
• Integré Braze para la mensajería de ciclo de vida y Segment para el tracking de eventos, de modo que el agente se midiera como cualquier otra feature del producto.
• Establecí y optimicé las features de reservas: disponibilidad y agendamiento, flujos de reserva y la experiencia del cliente final en web y móvil, en todo el stack (Python, Ruby on Rails, React).

BairesDev

Senior Software Engineer · Remoto

Ingeniero asignado a dos productos sin nada en común en el mismo año: entrevistas técnicas en vivo y ejecución de cadena de suministro.

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  KalerisJul 2023 — Ene 2024

  Software de ejecución de cadena de suministro: patios, terminales portuarias y operación de buques. Integraciones entre sistemas que no hablan el mismo idioma.

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  CoderPadEne 2023 — Jul 2023

  Plataforma de entrevistas técnicas: dos personas escriben y ejecutan código a la vez, en decenas de lenguajes. Features de producto y servicios de backend.

• Dos asignaciones seguidas a través de BairesDev, cada una con su dominio y su equipo: CoderPad y Kaleris.
• En CoderPad, la plataforma donde ocurren las entrevistas técnicas. Dos personas escriben y ejecutan código a la vez en decenas de lenguajes, así que un fallo del editor no es un bug cualquiera: tumba la entrevista que está pasando. Trabajé en features de producto y en los servicios de backend que las sostienen.
• En Kaleris, software de ejecución de cadena de suministro para patios, terminales portuarias y operación de buques. El trabajo estuvo en las integraciones entre sistemas que no hablan el mismo idioma y en dejar trazable el estado de la carga de punta a punta.
• Lo que se repite en las dos: dominios ajenos entre sí, integraciones con terceros y entrar rápido sin romper lo que ya funcionaba. El stack se movió entre Python, JavaScript y Ruby on Rails según lo que ya corría en cada equipo.

Endava

Senior Software Engineer · Remoto

Vía el nearshore de Endava, ingeniero asignado a Mastercard: APIs internas y componentes backend de su infraestructura de pagos multitenant, con Kafka, gRPC, analítica en ClickHouse y una API pensada para que la consumiera un modelo.

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  MastercardOct 2021 — Ene 2023

  Infraestructura de pagos multitenant: APIs internas, ingesta de eventos financieros con Kafka y gRPC, una API con OAuth que solo consumía el modelo de fraude sobre un grafo Neo4j, y analítica en ClickHouse.

• Endava es una consultora de ingeniería con entrega nearshore desde LATAM y una práctica de pagos de más de veinte años. Desde ahí me asignaron a Mastercard.
• Diseñé APIs internas y componentes backend reutilizables para la infraestructura de pagos multitenant. Construí gateways y capas de middleware en Python para enrutamiento, rate limiting y autenticación por tenant.
• Contribuí a un sistema de gran escala y baja latencia que ingería eventos financieros casi en tiempo real con Kafka y gRPC. Desarrollé consumidores y productores en Python con validación de esquemas vía Protobuf.
• Para el fraude y el scoring de riesgo construimos una API con OAuth que solo consumía el modelo: le dábamos su especificación OpenAPI en contexto y un grafo en Neo4j con los datos base, así que interpretaba las relaciones, sacaba sus propias conclusiones y decidía qué endpoints llamar. Credenciales y endpoints venían de variables de entorno por tenant y por entorno, de modo que el acceso quedaba acotado y las llaves rotaban sin tocar código.
• Eso fue en 2022, dos años antes de que se publicara MCP. Es el patrón que MCP estandariza hoy, dar al modelo un contrato descrito y dejarlo elegir, y entonces cada compañía escribía su propia versión.
• Diseñé esquemas para tablas OLAP en ClickHouse y construí pipelines de ingesta y transformación con Apache Airflow, además de herramientas internas en React para monitorear transacciones por tenant.

Globant

Software Engineer · Bogotá

Producto interno de IA de Globant, la línea que después salió al mercado como Augoor. Recuperación sobre repositorios de código y bases de conocimiento internas: pipelines de indexación y embeddings, búsqueda híbrida y respuestas ancladas a su fuente. Lo que hoy se llama RAG, construido en 2020.

• Estuve en el producto interno de IA de Globant, en las dos piezas que la compañía llevaba a sus clientes: Augmented Search y Augmented Coding. De esa línea salió después Augoor, el producto que Globant terminó sacando al mercado.
• Augmented Search es recuperación sobre repositorios de código y bases de conocimiento internas. Era 2020 y 2021, antes de que nadie lo llamara RAG, pero es lo mismo: construí los pipelines de indexación y embeddings, y las APIs de consulta en Python.
• La ingesta entraba por servicios en Ruby on Rails que recibían los eventos, y el procesamiento corría distribuido sobre Pub/Sub con workers de Celery. El troceado seguía la estructura del código, por fronteras de función y de clase, y cada fragmento cargaba su repositorio, su ruta, su commit y su símbolo. El reindexado era incremental contra los commits, no un recorrido completo cada vez.
• La recuperación combinaba búsqueda por palabra clave y semántica, porque el vector puro falla con identificadores exactos, y los filtros se aplicaban antes de la búsqueda y no sobre los resultados.
• Para el grounding devolvíamos el fragmento con su origen y un enlace a la fuente real, y si nada pasaba el umbral no devolvíamos nada.
• Augmented Coding asiste a quien escribe: autocompletado a partir del código que ya existe y documentación generada desde la propia función. Desarrollé además los componentes en React de los dashboards de experimentos A/B, donde se comparaban variantes de los modelos antes de habilitarlas.

Mi Águila

Enterprise Solutions Architect · Bogotá

Modernización de plataforma: migración de monolito a microservicios con registro de servicios tenant-aware, lógica de negocio en Rails (service objects, Sidekiq) e infraestructura Kubernetes con Pulumi.

• Lideré la modernización de la plataforma migrando el monolito a microservicios, introduciendo registro de servicios tenant-aware y fronteras de autenticación. Reconstruí los módulos de lógica de negocio core en Ruby on Rails con patrones de service objects y procesamiento de jobs en background con Sidekiq.
• Construí capas de abstracción en React que permitieron a los equipos de frontend y backend extender features de negocio entre regiones, incluyendo componentes de UI configurables para dashboards de gestión de flota multi-región.
• Gestioné infraestructura Kubernetes con Pulumi en clústeres de staging y producción.

LOGYCA

Lead Engineer · Bogotá

Plataformas internas para unificar API e identidad: middleware en Python (logging centralizado, validación de tokens), migración cloud con módulos Pulumi reutilizables y admin en Rails.

• Me enfoqué en plataformas internas para unificar los servicios de API e identidad de los productos internos. Desarrollé middleware en Python para logging centralizado, validación de tokens de autenticación y trazabilidad de peticiones entre servicios.
• Impulsé la migración a la nube con un sistema de módulos Pulumi reutilizables en los entornos de desarrollo.
• Aporté criterio arquitectónico en el servicio interno de autorización y en los patrones de gestión de secretos. Construí interfaces de administración en Ruby on Rails para gestionar configuraciones de servicios y políticas de control de acceso.

Universidad Piloto de Colombia

Software Developer · Bogotá

Mantenimiento y desarrollo de sistemas institucionales con Ruby on Rails, PostgreSQL y Python; interfaces React para matrícula y agenda académica.

• Soporté y mantuve los sistemas de software institucionales. Entregué nuevas funcionalidades bajo los estándares institucionales con Ruby on Rails, PostgreSQL y Python. Construí interfaces internas en React para los flujos de matrícula estudiantil y herramientas de programación académica.