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[00 / CAPTURA]

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Félix
Valor

Construyo sistemas de IA que convierten datos desordenados en información fiable

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abierto a nuevas oportunidades

// clase: caballo
x:---- y:---- ≈2.500 puntos · pásame el cursor

[01 / INGESTA]

Sobre mí

Ingeniero de software con más de 4 años construyendo y desplegando soluciones de IA: desde IA generativa —LLMs, RAG, arquitecturas agénticas, fine-tuning, LangChain— hasta machine learning clásico y visión por computador (YOLO, BERT, Whisper). Siempre de la idea a producción.

He trabajado directamente con clientes de alto perfil y en contextos donde el error tiene consecuencias: procesos electorales de los gobiernos de Argentina, España y Cataluña —más de 100.000 actas procesadas en horas el mismo día de la votación—, Real Madrid, Aena, Instituto Cervantes o Plenitude. Y también saco productos propios yo solo, de cero a producción.

Me muevo con soltura entre arquitectura backend, MLOps y despliegue en cloud (Azure, GCP). Busco dar el siguiente paso en una empresa potente del sector, con especial interés en proyectos de visión por computador.

[02 / PROCESAMIENTO]

Experiencia

may 2025 — actualidad

madrid, españa

relevancia: 0.98

Ingeniero de Software · IA Generativa — BC Digital live

  • Más de 10 proyectos de extracción documental con IA generativa (LangChain y Vertex AI) para el sector inmobiliario, procesando más de 5.000 documentos al día con tasas de acierto del 90–95%: copias simples, notas simples, tasaciones, facturas, documentos de identidad, certificaciones catastrales y certificados energéticos, entre otros.
  • Investigación continua de nuevos modelos LLM y técnicas de extracción, llevando las mejoras a sistemas que ya están en producción sin romperlos.
  • Trabajo directo sobre producción en un entorno multi-repositorio, priorizando la estabilidad y la mejora continua.

ene 2023 — abr 2025

madrid, españa

relevancia: 0.95

Ingeniero de Software · Enfoque IA — Indra

  • IA generativa multi-proveedor (GPT-4, Gemini, Claude, Mistral) para extracción y comprensión de información, aplicando RAG, arquitecturas agénticas, prompting avanzado y fine-tuning / pre-entrenamiento de dominio.
  • Soluciones híbridas que combinan IA generativa con machine learning clásico y visión por computador: detección de objetos en imagen y vídeo (PyTorch, TensorFlow, YOLO), procesamiento de texto (BERT), transcripción de audio (Whisper) y tratamiento de imagen (OCR/ICR).
  • Diseño y despliegue de microservicios Python (FastAPI) contenerizados con Docker sobre Azure, GCP y OpenShift.
  • Proyectos nacionales e internacionales con clientes de alto perfil: procesos electorales (gobiernos de Argentina, España y Cataluña), Real Madrid, Aena, Instituto Cervantes y Plenitude, con disponibilidad para desplazamientos prolongados.

sep 2022 — dic 2022

dublín, irlanda

relevancia: 0.92

Ingeniero de Software (Erasmus+) — 4Property

  • Web scraping con Python y mantenimiento de bases de datos SQL en Azure.
  • Primer contacto práctico con ElasticSearch, Grafana y Apache Kafka.

mar 2022 — jun 2022

ciudad real, españa

relevancia: 0.89

Ingeniero de Software — Indra

  • Proyectos de visión por computador y tratamiento de imagen: reconocimiento del número de DNI en fotografías y extracción de dígitos sobre actas de procesos electorales.

[03 / DETECCIONES]

Proyectos destacados

Una selección del trabajo que mejor representa lo que hago.

detección: procesos_electorales

Procesos Electorales

2023 — 2024

Sistema semi-automático para analizar actas electorales escaneadas y asignar los votos de cada partido, añadiendo una capa de verificación sobre el trabajo manual (BPO). Desplegado en Argentina 2023, Cataluña 2024 y Elecciones Europeas 2024. Desarrollé todo el código y participé en el diseño de la solución. El día de las elecciones montamos y configuramos los equipos in situ y monitorizamos en directo todas las instancias de Kubernetes durante el escrutinio.

En Argentina procesamos más de 100.000 actas en cuestión de horas el mismo día de la votación, con más del 90% de acierto en la última iteración. El equipo de revisión manual terminó el grueso del recuento en una fracción del tiempo que exigían convocatorias anteriores, y la capa de verificación evitó que errores humanos llegasen al conteo final.

pythonyolotensorflowopencvkubernetesgoogle clouddocker
Confidencial
detección: chessscan_2_0

ChessScan 2.0

2025 — 2026

Reconstrucción completa de mi proyecto de fin de grado: dos modelos YOLOv8 encadenados —segmentación del tablero, de cuya máscara derivo las 4 esquinas y la homografía, más detección de 12 clases de pieza— sobre un dataset propio de ~130 imágenes y 2.400 cajas etiquetadas a mano (Label Studio + Ultralytics). Un barrido de 28 entrenamientos (YOLOv8 vs YOLO11, de nano a x) confirmó que el modelo nano bastaba, así que la inferencia sale barata en Cloud Run. Frontend en React / TypeScript / Vite / Tailwind.

pythonyoloultralyticsfastapireacttypescriptcloud rundocker
ver_en_vivo cómo_empezó
detección: clasificacion_inteligente_de_correos_real_madrid

Clasificación inteligente de correos · Real Madrid

2023 — 2025

Clasificación automática del correo de atención a los socios del Real Madrid mediante procesamiento de lenguaje natural, con más del 95% de acierto. Puso orden en una bandeja de entrada que hasta entonces no tenía clasificación de ningún tipo; integrado junto al equipo de Power Automate para que el resultado fuese consultable de un vistazo.

pythonnlpllmspower automate
Confidencial
detección: docsutils

docsutils

2025 — 2026

Plataforma de herramientas PDF construida con FastAPI y Docker, desplegada en GCP Cloud Run, con analítica auto-hospedada (Umami). De cero a producción yo solo: producto, backend, despliegue y dominio.

pythonfastapidockercloud runumami
ver_en_vivo
detección: entorno_claude_code_multi_repo

Entorno Claude Code multi-repo

2025 — 2026

Convenciones compartidas y comandos reutilizables para agilizar el desarrollo y el triaje de incidencias en entornos con muchos repositorios.

claude codeautomatizacióndx

[04 / MAPA_DE_CLASES]

Stack técnico

Herramientas y tecnologías con las que trabajo a diario.

[04.1] ia_generativa_&_llms

  • 01.01 GPT-4, Gemini, Claude, Mistral
  • 01.02 LangChain
  • 01.03 Vertex AI
  • 01.04 RAG
  • 01.05 Arquitecturas agénticas
  • 01.06 Fine-tuning / pre-entrenamiento de dominio
  • 01.07 Prompting avanzado

[04.2] machine_learning_&_visión_por_computador

  • 02.01 PyTorch
  • 02.02 TensorFlow
  • 02.03 Scikit-Learn
  • 02.04 pandas
  • 02.05 YOLO
  • 02.06 BERT
  • 02.07 Whisper
  • 02.08 OpenCV
  • 02.09 MLOps
  • 02.10 OCR / ICR

[04.3] backend

  • 03.01 Python (FastAPI, Flask)
  • 03.02 Java
  • 03.03 .NET
  • 03.04 Arquitectura de microservicios

[04.4] cloud_&_devops

  • 04.01 Docker
  • 04.02 Kubernetes
  • 04.03 GCP Cloud Run
  • 04.04 Azure
  • 04.05 OpenShift
  • 04.06 CI/CD

[04.5] datos_&_frontend

  • 05.01 SQL
  • 05.02 ElasticSearch
  • 05.03 Apache Kafka
  • 05.04 Grafana
  • 05.05 React
  • 05.06 TypeScript
  • 05.07 Vite

[05 / METADATOS]

Formación

titulación
Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM)
centro
IES Gregorio Prieto · 2020 — 2022 · Valdepeñas, España
español
nativo
inglés
c1 comprensión · b2 producción

[06 / SALIDA]

Hablemos

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// todos los endpoints responden — tiempo medio: <24h · madrid, españa · remoto