De la física a la IA generativa, pasando por la energía y los datos.
Físico de formación. Llevo soluciones de IA generativa de la experimentación a producción, y enseño a construirlas.
AhoraIA generativa en Capgemini Engineering · Docencia en EBIS
Trabajo en la intersección entre la IA generativa, la ingeniería de software y el cloud: llevo soluciones basadas en LLMs y agentes desde la experimentación hasta sistemas que se usan de verdad en producción. Lo compagino con la docencia, intentando acercar la tecnología desde dos perspectivas que considero inseparables: entender sus fundamentos y saber convertirlos en soluciones reales.
Mi formación es en Física. Antes de la IA generativa pasé por la energía, con un máster en renovables y nuclear y un artículo sobre turbinas eólicas flotantes, y por los datos, desde plantas fotovoltaicas hasta MLOps. La física sigue marcando cómo afronto los problemas: reducirlos a sus principios esenciales antes de añadir complejidad.
Fuera del trabajo sigo construyendo por curiosidad: aplicaciones, pequeñas herramientas y electrónica. Esta web es donde lo voy dejando.
«La solución más simple es la correcta.»Trayectoria
Generative AI Technical Lead · Capgemini Engineering
Lidero técnicamente soluciones de IA generativa, de la prueba de concepto a producción. Diseño y desarrollo sistemas con LLMs, RAG, multimodalidad y agentes sobre AWS, Azure y GCP, y me ocupo de que lleguen preparados para producción, con evaluación, seguridad y observabilidad. También acompaño al equipo con mentoría técnica.
Profesor de IA generativa · EBIS Business Techschool
Doy clase en tres másteres y en cursos de especialización. Enseño a entender la tecnología y a convertirla en soluciones, desde la elección del modelo hasta el despliegue.
Ingeniería y ciencia de datos
Antes de la IA generativa trabajé como científico e ingeniero de datos con plantas fotovoltaicas, ETLs, cuadros de mando, modelos de machine learning y MLOps. No me he desconectado de ese mundo, porque la IA generativa también se sostiene sobre buenos datos.
Un copiloto para dar clase. Recalcula el horario en directo para terminar a tiempo, y lo sigo desde el móvil.
En uso
Una plataforma nostálgica de minijuegos sociales, con duelos entre amigos por código o enlace. Crece juego a juego.
Publicado y en desarrollo
Un puzle de reacciones en cadena. Desliza un ladrillo, deja caer el resto y rompe líneas antes de que suba la marea.
Publicado
Un navegador visual de la clasificación de todas las plantas vasculares del mundo, sobre datos abiertos de Kew. Se recorre haciendo zoom, de los grandes grupos hasta cada especie.
Publicado
El plano de Madrid de Pedro Texeira, de 1656, ajustado sobre la fotografía aérea actual. Se compara con una cortina, un fundido o una lupa, y las fichas cuentan qué fue de muchos de sus edificios y calles.
Publicado
Acceso a los datos de dispositivos remotos para quien no escribe SQL, con herramientas visuales y plugins.
Funcional, de uso privado en local
Dónde colocar amortiguadores en la plataforma de una turbina flotante para reducir sus vibraciones. Publicado en Energies.
Publicado
Plataforma para acercar el comercio electrónico a los pequeños negocios.
Funcional, sin desarrollo activo
Red social de cine para seguir la cartelera y los próximos estrenos, y comentar películas con amigos.
No disponible temporalmente
Aplicación para organizar retos de programación en grupo, con sesiones, retos en Markdown, soluciones y clasificación.
Plug and play, sin despliegue activo
Un monitor de temperatura y humedad, una radio por internet y un reloj de arena de LEDs.
· Criterio Tech · Foro anual de EBIS
Con agentes, el código se produce más rápido de lo que somos capaces de entenderlo, y esa diferencia es la deuda de comprensión. Explico por qué hay que pagarla, porque lo que se entrega ya no es código sino la responsabilidad sobre el sistema, y cómo mantenerla bajo control verificando cada tarea y ajustando la supervisión al impacto de cada parte.
Al reproducir se carga YouTube.