AI & Machine Learning Engineer · MLOps · LLM Systems · Cloud (AWS · Azure)
_{Building production-grade AI systems for healthcare, scientific research and real-world platforms.}

I'm a Systems Engineer and AI/ML Engineer focused on designing, training and deploying machine learning and generative AI solutions in production.

I’ve worked on:

• Protein–ligand affinity prediction and biomedical ML
• Clinical NLP and event-driven architectures (HL7/FHIR)
• LLM agents for automation and scientific reporting
• MLOps with MLflow, Databricks, Docker & Kubernetes in AWS and Azure

Repos en proceso de limpieza y publicación. Mientras tanto, aquí una vista previa de lo que construyo.

Modelos supervisados y arquitecturas avanzadas (GNN/Transformers) para predecir afinidad proteína–fármaco con latencias < 250 ms en producción.

• Tech: PyTorch · GNN · Azure Databricks · MLflow · Docker · AWS EKS
• Focus: drug discovery acceleration, high-throughput screening

Procesamiento de notas clínicas, HL7/FHIR y generación de resúmenes automáticos usando modelos de lenguaje.

• Tech: HuggingFace · LangChain · OpenAI API · Databricks · Kafka · AKS
• Scale: millones de eventos diarios · trazabilidad de extremo a extremo

Agente autónomo que genera reportes científicos y clínicos a partir de datos estructurados y no estructurados.

• Tech: OpenAI · LangChain · MCP server · FastAPI · Docker · Azure
• Outcome: reducción significativa del tiempo de documentación y reporting

• 🧠 AI Engineer / ML Engineer – Healthcare, biomedical & clinical AI
• ☁️ Cloud-native ML systems – AWS, Azure, Kubernetes, Databricks
• 🧪 End-to-end ownership – from data pipelines and model training to deployment, monitoring and CI/CD

(Detalles completos en mi CV y LinkedIn.)