Harold Eustaquio

AI & Data Engineer · Backend · AWS

Construyo agentes y sistemas de IA que escalan en producción.

Diseño e implemento sistemas de IA end-to-end: del modelo a la nube. Pregúntale a mi agente lo que quieras saber.

HEHarold EustaquioAsistente de HaroldEn mantenimiento

Agente en mantenimiento

Estoy migrando la base de datos vectorial del agente. El chat vuelve pronto.

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Proyectos

Sistemas de IA, agentes y pipelines de datos que he construido — del prototipo a producción.

Ingeniería de datos · AWS2025

Análisis de calidad del aire en Lima

Sistema de monitoreo de calidad del aire en tiempo real para Lima: un pipeline serverless en AWS que recopila, valida y visualiza datos ambientales para la toma de decisiones de salud pública.

AWS LambdaAWS EventBridgeAWS RDSAWS EC2AWS CloudWatchPythonPower BI
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NLP en español2024

Emociones en redes sociales en español

Análisis de la conversación pública en español alrededor de un evento noticioso, clasificando emociones más allá del simple positivo/negativo.

PythonPandasNLTKNRC Lexicon
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En proceso
Deep Learning · Visión médica2025
★ Tesis de grado

Detección de retinopatía diabética en el borde

Una CNN propia con atención y salida ordinal que gradúa la retinopatía diabética desde imágenes de fondo de ojo, optimizada para correr en una Raspberry Pi.

PyTorchPythonOpenCVCARN-OrdinalNetDocker
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En proceso
MLOps end-to-end2025

MLOps sobre el modelo de retinopatía

Convertir el modelo de la tesis en un sistema productivo: registro de modelos, CI/CD, monitoreo de drift y reentrenamiento.

MLflowDVCEvidentlyGitHub Actions
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02

Experiencia

Agentes, sistemas de IA y backend que he llevado a producción en entornos reales.

harold@career:~/experience$ git log --graph --decorate
  1. 7a3f1c2(HEAD → main)

    AI & Platform Engineer

    Vemdo
    Jul 2025 — presenteRemoto · Chile
    actual
    • Runtime de ejecución conversacional sobre un DSL propio de 16 tipos de nodo (LLM, clasificación, extracción, RAG, HTTP, paralelo) para +50,000 conversaciones en WhatsApp, Instagram, Messenger y web.
    • Migré la ejecución a workflows durables con Temporal (colas FIFO por conversación, follow-ups, handoff humano, recuperación ante caídas) y definí versionado append-only con snapshots congelados por episodio: rollback y auditoría sin fallos en caliente.
    • Sistema de conocimiento: RAG sobre Pinecone con namespace por tenant e ingesta durable de +1,000 documentos (LlamaParse), más grafo de entidades en Neo4j: +45% de precisión vs. keyword.
    • Capa de canales con Meta Graph API (webhooks HMAC, deduplicación), debounce distribuido en Redis y colas asíncronas (ARQ + Upstash) que desacoplan el LLM del event loop: 3x de throughput.
    • Routing multi-modelo (GPT-4o, Claude, Gemini) por complejidad y costo, con metering de tokens por conversación sobre base multi-tenant con JWT y RBAC por recurso.
    • Integraciones de negocio: CRM bidireccional idempotente, e-commerce y pagos (Shopify, WooCommerce, Bsale, MercadoPago, Fintoc) y recordatorios por WhatsApp con Lambda + EventBridge (+500/mes).

    → TypeScript · Node.js · Python · Temporal · Mastra · LangGraph · Pinecone · Neo4j · Redis · AWS

  2. 1b9e004(tuxpas)

    AWS AI & Data Engineer

    Tuxpas
    Nov 2025 — presenteRemoto · Perú
    actual
    • Datalakes escalables en AWS S3 con particionamiento y catálogo en Glue: +20 GB/día desde SAP para UNACEM y Laive, −40% en ingesta.
    • Pipelines de transformación con PySpark sobre AWS Glue sobre millones de registros, optimizando particionamiento y compresión Parquet.
    • Orquesté ETL entre S3, Glue y Redshift con AWS Step Functions, con trazabilidad punta a punta y reintentos automáticos ante fallos.
    • Recolectores en Python sobre ECS programados con EventBridge para +15 fuentes heterogéneas: −60% de tiempo de recolección; modelé capas analítica y operacional en Redshift y DynamoDB.

    → Python · SQL · PySpark · AWS S3 · Glue · Redshift · DynamoDB · Step Functions

  3. 0c2a7f5(alsi)

    AI & Data Developer

    ALSI
    Nov 2023 — May 2025Lima · Perú
    • Plataforma de monitoreo IoT en tiempo real (Plaza Vea, SmartFit) con +20,000 eventos diarios vía MQTT y AWS IoT Core hacia S3.
    • Agentes conversacionales LLM sobre la plataforma IoT para consultar equipos en lenguaje natural: −75% en tiempo de diagnóstico.
    • Detección de anomalías con ARIMA, Isolation Forest y Z-score: −30% en incidentes críticos.

    → Python · MQTT · AWS IoT Core · S3 · ARIMA · Isolation Forest · Z-score · WhatsApp Business API

03

Stack

Cómo llevo ideas a producción — con criterio, no solo herramientas.

IA / Agentes

Diseño agentes con estado y RAG multimodal sobre vectores y knowledge graphs, con routing multi-modelo por costo y complejidad.

LangGraphLangChainMastraRAGPineconeNeo4jKnowledge GraphsAgentes autónomosFine-tuningMulti-LLM routingLlamaParsePyTorchTensorFlow
Backend

APIs tipadas y de baja latencia sostenidas por workflows durables (Temporal), colas asíncronas e idempotencia.

PythonFastAPITypeScriptNode.jsTemporalARQUpstash RedisExpressPydanticNext.jsReactREST APIsWhatsApp API
Cloud / AWS

Despliego y orquesto en AWS: contenedores en ECS, funciones Lambda y datalakes en S3/Glue.

AWS S3AWS GlueAWS LambdaAWS ECSRedshiftAthenaStep FunctionsAWS EventBridgeAWS IoT CoreDynamoDBAWS EC2AWS RDS
DevOps

CI/CD reproducible y observabilidad para saber qué pasa en producción.

DockerGitCI/CDGitHub ActionsCloudWatchpytestVitestuv
Datos

Pipelines y datalakes consultables: de datos crudos a features listas para usar.

PostgreSQLMongoDBRedisPySparkSQL ServerDynamoDBSparkPandasPower BI
LangGraph
LangChain
Mastra
RAG
Pinecone
Neo4j
Knowledge Graphs
Agentes autónomos
Fine-tuning
Multi-LLM routing
LlamaParse
PyTorch
TensorFlow
Python
FastAPI
TypeScript
Node.js
Temporal
ARQ
Upstash Redis
Express
Pydantic
Next.js
React
REST APIs
WhatsApp API
AWS S3
AWS Glue
AWS Lambda
AWS ECS
Redshift
Athena
Step Functions
AWS EventBridge
AWS IoT Core
DynamoDB
AWS EC2
AWS RDS
Docker
Git
CI/CD
GitHub Actions
CloudWatch
pytest
Vitest
uv
PostgreSQL
MongoDB
Redis
PySpark
SQL Server
Spark
Pandas
Power BI

Arrástrala para girar la esfera

04

Sobre mí

Soy AI & Data Engineer. Construyo agentes, pipelines de datos y sistemas de IA que no se quedan en el notebook: llegan a producción, con observabilidad, CI/CD y costos bajo control.

He trabajado en RAG multimodal, datalakes en AWS y sistemas que combinan IoT con LLMs. Me interesa el punto donde la ingeniería de datos, el ML y la infraestructura se encuentran.

Datos rápidos
Ubicación
Remoto
Disponibilidad
Empleo · Freelance
Autorización
UE y Perú
Enfoque
Agentes de IA · Data · AWS
Idiomas
Español · Inglés B2
Formación
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2021 – 2025Décimo superior
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Ingeniería en Computación · Intercambio Estudiantil
Ago – Dic 2024
05

Construyamos algo

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