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Portfolio de ingeniería

Ingeniería de IA y datos

Implemento workflows asistidos por IA y productos estadísticos con contratos explícitos entre datos de origen, procesamiento y publicación. Los casos muestran dónde intervienen los modelos, cómo se verifican las salidas y quién conserva la autoridad.

Sistemas de IA y agentes

Separo los borradores generados de los registros persistentes, condiciono la publicación a una aprobación explícita y limito el contexto de los agentes a recursos identificados de solo lectura.

Media Monitor

Un workflow de noticias gobernado de punta a punta, con ingesta, contratos versionados, integración de modelos, pruebas deterministas, ramas de revisión y un gate humano explícito de publicación.

Evidencia: implementación, tests y contrato público de health.

Matías Context MCP

Una pasarela local de recursos de solo lectura con lecturas acotadas UTF-8/JSON, preflight de inicio, fuentes nombradas, hashes de procedencia y protección contra escapes de path y symlinks.

Implementación local · no es una plataforma de agentes hosted

Patrón de apoyo: Knowledge / Data Contracts, una referencia pública de arquitectura, no una implementación flagship.

Datos, medición y sistemas de decisión

Mi trabajo con datos combina metodología de encuestas, inferencia estadística, pipelines reproducibles y entrega geoespacial, con checks explícitos sobre incertidumbre y soporte de los modelos.

Accounting Workflows

Un pipeline en Python para ingesta, materialización canónica, marts semánticos, reportes gobernados, validación y replay por ejecución exacta. La explicación pública usa evidencia sanitizada y preserva un límite de privacidad.

Pipeline implementado · sin claims de clientes ni certificación

Medición de pobreza y Atlas de Argentina

Un pipeline estadístico-geoespacial gobernado de encuestas a censo, con alineación semántica, checks de soporte del modelo, estimandos explícitos y límites entre producción científica y presentación pública.

Infraestructura de investigación · aplica el alcance de cada release

Métodos de ingeniería

Parto del modelo de datos, de la decisión que el sistema debe apoyar y de los límites entre fuentes, cómputo y autoridad. Prefiero interfaces simples y verificables; procesamiento determinista cuando corresponde; comportamiento acotado de modelos o agentes cuando hace falta; y pruebas, trazabilidad y recuperación explícitas. Utilizo agentes de programación en tareas delimitadas, manteniendo la responsabilidad por el diseño, la revisión y la publicación.

Otras pruebas técnicas

  1. Reconstruí registros de viviendas, hogares y personas de los archivos RedatamX del Censo argentino de 2022, y verifiqué sus relaciones en un radio censal de 6.992 personas. Es un resultado acotado, no una extracción nacional completa.

    Abrir documentación pública del extractor
  2. Construí un compilador que transforma un snapshot operativo validado en tareas tipadas, paquetes de ejecución acotados y registros de ejecución trazables.

    Inspeccionar Office Auto Lab
  3. Dirigí una tesis de Licenciatura en Ciencias de Datos en Exactas UBA que compara modelos de aprendizaje supervisado para ingresos en datos de la EPH.

  4. Para la reconstrucción micro-macro de la volatilidad implementé identidades exactas de varianza agregada en Python y verifiqué covarianzas con signo, componentes inconsistentes e invariancia al orden de entrada.

    Abrir el caso de evidencia