Sobre mí
Físico de formación, diecinueve años administrando sistemas, y ahora IA agéntica: diseño y programo agentes que resuelven necesidades reales.
En resumen
Licenciado en Ciencias Físicas (especialidad de Electrónica) por la Universidad de Santiago de Compostela, con diecinueve años de experiencia en TIC: programador, cofundador de una empresa de software, gerente y técnico de sistemas — entre otros sitios, en la Corporación Voz de Galicia. Gestión de infraestructuras críticas, administración de servidores y soporte técnico.
Después hubo un desvío que no aparece en los currículos al uso: más de seis años como agricultor ecológico, planificando producción e insumos. Sirvió para aprender a gestionar un sistema donde los errores se pagan con una cosecha.
También hubo una etapa fuera de las pantallas: formación de nivel medio en almacén y logística —unas 900 horas, incluido un certificado de profesionalidad de 408 h con prácticas— y una primera experiencia corta en el sector. Conocer por dentro cómo se mueve la mercancía ayuda cuando un proyecto como SupplyWatch habla de cadenas de suministro.
Hoy diseño y construyo proyectos de inteligencia artificial que resuelven necesidades reales, preferiblemente útiles para el bien común. No son encargos ni trabajo por cuenta propia: son mi portfolio —la prueba verificable de trabajo con la que busco reincorporarme a una empresa por cuenta ajena, como explico en «Qué busco».
Lo que me diferencia, dicho sin rodeos
Mi parte fuerte es la IA agéntica: diseñar y programar agentes —sistemas que deciden qué herramienta usar, en qué orden y cuándo parar—, no solo escribir prompts. Y no siempre con un framework: en Cuentos infantiles el coordinador y los agentes están construidos ad hoc, a medida; en BitácorIA usé LangGraph y en EnergyOracle CrewAI, porque en esos casos compensaban.
El despliegue viene de serie: administré servidores durante casi dos décadas antes de tocar un modelo. La parte que más se le atraganta a quien llega a la IA desde la ciencia de datos —poner un sistema en producción, que no se caiga, que tenga copias que se restauren de verdad, que se actualice solo— es la que ya tenía aprendida.
Eso explica por qué los proyectos de esta web no son cuadernos de Jupyter: son sistemas desplegados, con contenedores, proxy inverso, copias verificadas y actualización automática de dependencias.
Formación, por áreas
No «cursos varios»: 124 cursos terminados y ~2.648 horas contabilizadas, más 14 en curso. Mejor contarlo por áreas, que es donde se ve dónde está el peso:
- IA e IA agéntica — 59 cursos, ~350 h: ingeniería de LLM y de agentes, RAG, bases vectoriales, MCP, prompting y programación asistida.
- ML, DL y ciencia de datos — 13 cursos, ~316 h.
- Programación — 8 cursos, ~75 h, casi todo Python.
- Big data, bases de datos y datos espaciales — 14 cursos, ~166 h.
- Logística y almacén — 8 cursos, ~908 h, de la etapa descrita arriba.
- Y además cloud y contenedores (~44 h), ciberseguridad (~71 h), agroecología (~492 h) y otras áreas menores.
Lo más relevante:
- IBM Data Science Professional Certificate (Coursera, 178 h) — certificado obtenido.
- IBM SkillsBuild Data Analytics Certificate.
- AI Engineer (365DataScience) — itinerario completado.
- En agentes concretamente: Curso Completo de Ingeniería de Agentes de IA 2025, n8n + MCP y Bases de Datos Vectoriales y RAG, más formación continua de Anthropic y DeepLearning.AI en Claude Code, MCP y protocolos entre agentes.
- En este momento, en curso: AWS, GCP, Azure, Kubernetes y DevOps (CI/CD) — el bloque de nube que falta por cerrar.
Una precisión que importa: de muchos de estos cursos tengo el título; de otros —señaladamente los de 365DataScience— terminé el contenido pero no tengo el certificado emitido, porque requiere mantener una suscripción de pago. Prefiero decirlo a que alguien lo descubra después.
Idiomas
Gallego y castellano nativos. Inglés, certificado B2 por la Escuela Oficial de Idiomas de A Coruña.
Cómo trabajo
Tres criterios que se aplican en todo lo que hay en esta web:
Las fuentes se declaran. Cada proyecto dice de dónde salen sus datos, con enlace al organismo que los publica y el año de referencia. Un dato sin procedencia no es un dato, es una afirmación.
Lo que no funciona, se dice. Si un sistema no alcanza la fiabilidad que se le pedía, figura en su ficha. Es más útil para quien lo va a usar, y evita la situación incómoda de que el propio panel desmienta la portada.
Los datos sensibles no salen de la infraestructura propia. Cuando un proyecto trata información de personas en situación de vulnerabilidad, la inferencia se ejecuta en local aunque cueste más. Las herramientas de demostración que sí usan servicios externos lo dicen expresamente en su ficha.
Todo es software libre, bajo AGPLv3 — y la distinción importa: no digo «código abierto», que describe un método de trabajo, sino software libre, que habla de las libertades de quien recibe el programa: usarlo, estudiarlo, modificarlo y redistribuirlo. La AGPL es de las licencias que más insisten en eso, porque extiende esa obligación también a quien solo interactúa con el programa por la red.
Qué busco
Un contrato indefinido en una empresa, en roles de IA agéntica, ingeniería de datos o plataforma y despliegue. No busco encargos sueltos: busco incorporarme a un equipo.
Esta web es el escaparate. Todo lo que hay en ella está construido por mí, funciona, y el código se puede leer entero — que es bastante más de lo que se puede comprobar en una entrevista de una hora.
Si estás valorando mi candidatura y quieres el currículo completo o preguntar cualquier cosa, escríbeme. También puedes preguntarle directamente al gemelo digital, que responde sobre mi trayectoria a partir del currículo real.