Construyendo Sistemas Inteligentes
Ingeniero Electrónico trabajando en machine learning, IA aplicada, flujos de datos y sistemas inteligentes — con un enfoque orientado a la implementación en producción.
Áreas de profundidad y exploración activa.
Machine Learning
IA Aplicada
Pronóstico
Privacidad en Sistemas LLM
Quantum ML
Backend y Sistemas Inteligentes
Un conjunto enfocado de proyectos técnicos en ML, IA aplicada e ingeniería de sistemas.
Una capa de privacidad para flujos de trabajo con LLMs con detección de PII, anonimización y integración orientada a servicios — centrada en herramientas de privacidad, diseño de APIs e IA aplicada.
Un pipeline de pronóstico de demanda eléctrica a 24 horas con ingeniería de características, validación rolling-origin, modelos basados en árboles y estimación de incertidumbre — enfocado en evaluación ML reproducible.
Un pipeline de reconocimiento de emociones en voz sobre CREMA-D usando mel-spectrogramas, transfer learning y cabezas cuánticas/clásicas híbridas — enfocado en experimentación controlada bajo restricciones de recursos reales.
Un clasificador de tickets de soporte asistido por IA con outputs estructurados validados, fallbacks determinísticos y una UI local ligera — enfocado en diseño de backend mantenible y manejo práctico de respuestas del modelo.
Participación académica, comunicación técnica y construcción de comunidad.
Lideré la entrega completa de un evento anual de computación cuántica con soporte de IBM — más de 30 charlas, sesiones híbridas, un hackathon de cierre y más de 500 asistentes. Responsable del diseño del programa, coordinación de ponentes, logística y participación de la comunidad.
Ayudante de cátedra en Sistemas Digitales en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. Apoyo en laboratorios prácticos, orientación a estudiantes y evaluación.
Ayudante de cátedra en Computación y Comunicaciones Cuánticas. Abarcando fundamentos de circuitos cuánticos, teoría de información cuántica y su relación con sistemas criptográficos y de comunicaciones modernos.
Notas de ingeniería, casos de estudio y reflexiones técnicas.
Estoy construyendo esta sección. Se esperan observaciones sobre sistemas ML, IA aplicada y compromisos de ingeniería.
Soy Ingeniero Electrónico con una sólida base en matemática, física y pensamiento computacional, construyendo experiencia práctica en machine learning, aplicaciones respaldadas por IA, flujos de datos y sistemas de software. Mi trabajo combina experimentación, rigor técnico y un enfoque orientado a la implementación en producción.