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Abierto a roles de IA, Backend y Cloud

Rodrigo
Fernandez

AI Engineer | Sistemas Backend y Cloud-Native

Ingeniero de Software construyendo sistemas de IA aplicada y la infraestructura backend que los ejecuta en producción. Diseño pipelines RAG de punta a punta — ingesta documental, embeddings, recuperación vectorial y context grounding — desplegados como servicios FastAPI contenedorizados en Google Cloud Run, trabajando con Python, C# (.NET) y TypeScript.

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Actualmente
Software Engineer — Backend & IA en SimiAI
Enfoque
Arquitecturas RAG · FastAPI · Cloud-Native
Ubicación
Arequipa, Perú — UTC−5
Idiomas
Español (nativo) · Inglés (B2)
01 Experiencia

Lo que he construido

IA aplicada, arquitectura backend e infraestructura cloud-native en automatización CAD, ML satelital y servicios empresariales.

  1. SimiAI

    Actual

    Remoto

    Software Engineer — Backend e IA de Automatización

    Mayo 2026 — Presente
    • Diseñé y lideré la prueba de concepto de un motor de agentes en Python (FastAPI) con lógica de orquestación de herramientas, definiendo el registro de skills y el flujo de datos para diseño de ingeniería automatizado.
    • Construí el puente de integración que transforma datos de campo procesados por IA — fotogrametría, GPS y salidas NLP — en payloads JSON estandarizados consumidos por el pipeline de automatización CAD.
    • Programé lógica en C# .NET que inserta bloques dinámicos (postes, ductos, cajas de registro) en coordenadas georreferenciadas y orientaciones precisas derivadas de los parámetros de ruteo.
    • Implementé paneles acoplables asíncronos en WPF/PaletteSet (MVVM) para renderizar alertas sincronizadas con la nube y multimedia de campo sin bloquear el hilo de interfaz de CAD.
    • C# .NET
    • AutoCAD API
    • Python
    • FastAPI
    • AWS
    • Azure
    • Docker
    • PostgreSQL
    • PostGIS

  2. Committed Organization

    Remoto

    Jr. Software Engineer — Cloud & DevOps (CI/CD)

    Nov 2025 — May 2026
    • Desplegué y monitoreé servicios backend de inferencia en Azure y GCP, construyendo dashboards en Grafana y Azure Monitor para seguimiento de salud y respuesta a incidentes.
    • Automaticé el aprovisionamiento de infraestructura cloud con plantillas de Terraform para entornos reproducibles y consistentes.
    • Configuré redes virtuales en Azure, cuentas de almacenamiento y políticas de acceso; mantuve pipelines CI/CD en GitHub Actions.
    • Azure
    • GCP
    • AWS
    • Terraform
    • Docker
    • Grafana
    • GitHub Actions
    • Linux

    Jr. Software Engineer — Full-Stack

    Abr 2025 — Nov 2025
    • Construí y mantuve servicios backend modulares en Java y Spring Boot para flujos de datos transaccionales, contenedorizados con Docker para paridad entre entornos locales y producción.
    • Java
    • Spring Boot
    • React
    • PostgreSQL
    • Docker
    • Git

  3. Universidad Nacional de San Agustín (UNSA)

    Arequipa, Perú

    Machine Learning Engineer — Proyecto de Investigación

    Jun 2025 — Dic 2025
    • Lideré el desarrollo y entrenamiento de modelos de ML (Python, scikit-learn) para clasificación de cultivos y detección de etapas fenológicas sobre imágenes satelitales, alcanzando +75% de precisión.
    • Construí pipelines de datos en Python/Pandas con preprocesamiento en OpenCV para extracción de características, reduciendo el tiempo de análisis manual en ~80%.
    • Contenedorizé y desplegué los servicios de inferencia en Google Cloud Run.
    • Python
    • FastAPI
    • Pandas
    • OpenCV
    • scikit-learn
    • Google Cloud Run
    • Docker
02 Trabajo seleccionado

Cosas que construí de punta a punta

Pipelines de recuperación, inferencia en el dispositivo y la infraestructura por debajo. Cada una de estas pasó de repo vacío a algo que alguien pudiera realmente abrir.

interfaz de Law Copilot — RAG sobre Legislación Peruana

Lead AI & Cloud Engineer · Google AI Partner Catalyst · ene. 2026

Law Copilot — RAG sobre Legislación Peruana

Base de conocimiento vectorial especializada que indexa la Constitución Política del Perú, el Código Civil, el Código de Protección al Consumidor y la Ley contra la Violencia hacia la Mujer, anclando cada respuesta a normas específicas.

Capa de recuperación con FAISS y embeddings sentence-transformers + inyección dinámica de contexto para reducir alucinaciones, desplegada en Google Cloud Run con builds Docker multi-stage para minimizar el cold-start.

  • Python (FastAPI)
  • LangChain
  • FAISS
  • sentence-transformers
  • Gemini API
  • OpenAI API
  • Next.js
  • Google Cloud Run
  • Docker
Código código de Law Copilot — RAG sobre Legislación Peruana en GitHub Demo en vivo de Law Copilot — RAG sobre Legislación Peruana
interfaz de Asistente de Estudio con IA On-Device

AI Engineer · Google Chrome Built-in AI Challenge · nov. 2025

Asistente de Estudio con IA On-Device

4 estrellas en GitHub

Integración de Gemini Nano dentro de Chrome para generar resúmenes, flashcards y cinco tipos de ejercicios 100% offline — los documentos de estudio nunca salen del dispositivo del usuario.

División deliberada de carga: Gemini Nano local (Prompt API) para procesamiento privado de documentos, y Gemini en la nube vía FastAPI y LangChain para rutas de aprendizaje y juegos.

  • Next.js 14
  • TypeScript
  • Gemini Nano (Prompt API)
  • Gemini API
  • Python (FastAPI)
  • LangChain
  • PyPDF2
Código código de Asistente de Estudio con IA On-Device en GitHub Demo en vivo de Asistente de Estudio con IA On-Device
interfaz de Motor de Conocimiento de Biología Espacial

AI Engineer · NASA Space Apps Challenge · oct. 2025

Motor de Conocimiento de Biología Espacial

Agrupación semántica de literatura de biología espacial usando embeddings SciBERT y HDBSCAN, con etiquetado automático de clústeres (KeyBERT, TF-IDF) y un agente que extrae evidencia científica de cada artículo.

Expuso el clustering semántico y la evidencia extraída como un mapa de conocimiento interactivo respaldado por un servicio en FastAPI.

  • Python (FastAPI)
  • SciBERT
  • HDBSCAN
  • scikit-learn
  • spaCy
  • KeyBERT
  • TF-IDF
  • React
Código código de Motor de Conocimiento de Biología Espacial en GitHub
interfaz de DosisFe

Salud pública · release Android

DosisFe

Una app móvil para tamizaje de anemia que corrige las lecturas de hemoglobina por altitud y antropometría — el ajuste que decide si un diagnóstico en los Andes está bien o mal.

Construida junto al personal de salud regional como usuario final, y publicada como un release firmado de Android.

  • React Native
  • Expo (EAS)
  • NestJS
  • TypeScript
  • Passport
  • Docker
Código código de DosisFe en GitHub Descargar APK de DosisFe

Más proyectos

  • AI & Backend Engineer · 2026

    Quechua Q&A — RAG para Lengua de Bajos Recursos

    Código código de Quechua Q&A — RAG para Lengua de Bajos Recursos en GitHub

    Sistema de preguntas y respuestas sobre documentos de gramática quechua que devuelve las secciones fuente y números de página exactos para que cada respuesta sea rastreable.

    Backend FastAPI estructurado en arquitectura por capas (API / services / repositories / core) con modelos Pydantic, I/O asíncrono y CI/CD en GitHub Actions para Azure y GCP.

    Python (FastAPI) · Gemini API · Pydantic · Next.js · TypeScript · GitHub Actions · Azure · GCP

  • Projects2Enhance · Proyecto en equipo

    Paqocha

    Repositorio privado en equipo

    Una plataforma de aprendizaje de quechua basada en video, con temas, subtítulos y traducciones en español, inglés y quechua, más un CMS de administración para gestionar todo el catálogo.

    Clean Architecture en ambos lados — puertos y adaptadores en FastAPI, una capa de adaptadores equivalente en el frontend de Next.js — desplegada en Azure Container Apps.

    Next.js · FastAPI · PostgreSQL · SQLAlchemy · Google OAuth · Azure · Docker

  • Proyecto en equipo · 4 personas

    TheNextCraft

    Código código de TheNextCraft en GitHub

    Una herramienta de fotografía de producto con IA — subís la foto del producto y un fondo, y Depth Anything V2 estima la profundidad de la escena para recomponer y rotar el producto sobre ese fondo, con capas de texto encima.

    Infraestructura 100% self-hosted — Convex, PostgreSQL y MinIO en Docker — con la estimación de profundidad corriendo como una cola de trabajos asíncrona, sondeada de pending a completed.

    Next.js · Convex · PostgreSQL · Replicate · Depth Anything V2 · Docker · Bun

  • Open source · CLI

    ai-multiworker

    Código código de ai-multiworker en GitHub

    Un CLI que delega a un modelo más barato el trabajo pesado en tokens y de bajo razonamiento — leer archivos grandes, triar logs de CI, revisar si la documentación sigue coincidiendo con el código — en vez de gastar el contexto del agente principal en eso.

    Tres tareas bien definidas (read, log-analysis, docs-audit) después de reducirlo de siete — y reporta los tokens que realmente ahorró en cada corrida.

    Node.js · JavaScript · CLI

  • Un monorepo de e-commerce de ropa deportiva — tienda en Next.js, API en NestJS, PostgreSQL — con panel de administración solo por Google y un flujo de arranque de superadmin por seed.

    El acceso rápido de desarrollo para probar el panel admin queda bloqueado por completo si NODE_ENV=production, sin importar si algún flag quedó activo por error.

    Next.js · NestJS · PostgreSQL · TypeScript · Google OAuth · pnpm

  • Proyecto en equipo · 5 personas

    DeepPeru

    Código código de DeepPeru en GitHub

    Una plataforma para promocionar paquetes turísticos en Perú, construida como monorepo NestJS + Next.js + Prisma con un equipo de cinco personas.

    247 commits en equipo bajo una disciplina de conventional commits — el historial más profundo y colaborativo de todo lo que he construido.

    NestJS · Next.js · Prisma · PostgreSQL · TypeScript

Otros treinta y tantos repositorios viven en GitHub.

03 Aeroespacial

Un satélite del tamaño
de una lata de gaseosa

ONISAT CanSat 2026 es una misión completa en la que trabajo de punta a punta: firmware para la computadora de vuelo, un downlink por LoRa, y el software en tierra que convierte los paquetes crudos de vuelta en telemetría e imágenes estéreo.

La parte de la que más orgulloso estoy: los paquetes de radio se pierden a media misión, así que la estación en tierra reconstruye las regiones faltantes de la imagen con inpainting de OpenCV en vez de descartar el frame.

Ver el código
5 Hz
Enlace de telemetría
5
Estados de misión en la FSM
2
Cámaras, anáglifo rojo-cian

Cadena de señal

  1. A bordo

    Arreglo de sensores

    Altímetro · IMU · magnetómetro · ambiental · energía

  2. Software de vuelo

    C++17 en Raspberry Pi Zero 2W

    FSM de misión · captura estéreo · control de servos

  3. Enlace de radio

    LoRa SX1278 → ESP32-S3

    Telemetría a 5 Hz con fragmentos de imagen intercalados

  4. Backend en tierra

    Python · OpenCV · WebSockets

    Reensamblado de paquetes · recuperación por inpainting

  5. Dashboard

    Next.js 16 · React 19 · Three.js

    Actitud 3D en vivo · imágenes estéreo anáglifas

Alrededor de la misión

04 Stack tecnológico

Con lo que trabajo

Pipelines RAG de punta a punta y modelos de ML arriba, servicios en Python/FastAPI y C# .NET por debajo, desplegados en contenedores multi-stage sobre GCP, Azure y AWS.

Lo destacado es lo que uso casi todas las semanas — el resto lo he usado también, pero con menos frecuencia.

IA y LLM

  • Arquitecturas RAG
  • LangChain
  • Gemini API
  • FAISS

Orquestación de prompts · Gemini Nano (on-device) · OpenAI API · sentence-transformers

Machine Learning

  • scikit-learn
  • HDBSCAN
  • SciBERT
  • OpenCV

K-Means · spaCy · TF-IDF · Pandas · NumPy

Backend y APIs

  • Python (FastAPI)
  • C# (.NET)
  • TypeScript (NestJS)

Java (Spring Boot) · Flask / Uvicorn · Node.js · REST · WebSockets

Cloud y DevOps

  • Google Cloud Run
  • Docker (multi-stage)
  • Azure
  • AWS (S3)

Terraform · GitHub Actions · Grafana · Azure Monitor · Linux

Bases de datos y Vector

  • PostgreSQL
  • PostGIS
  • FAISS (vector)

MongoDB · SQLite · Prisma · SQLAlchemy

Frontend, Mobile e IoT

  • Next.js
  • React
  • C++17

React Native · Raspberry Pi · ESP32-S3 · LoRa (SX1278) · Three.js

05 Programas

Programas y desafíos seleccionados

Donde el trabajo fue evaluado por alguien más que yo.

06 Trayectoria

Educación e idiomas

Título

Ingeniería de Sistemas

Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa

Arequipa, Perú · Egreso previsto 2027

Junto a la carrera hago investigación y competencias a través de la universidad: ML sobre imágenes satelitales para monitoreo de cultivos, y la misión ONISAT CanSat.

Idiomas

  • Español Nativo
  • Inglés B2 — Intermedio alto

También vale saber

Trabajo remoto desde UTC−5, lo que solapa un día laboral completo con ambas costas de EE. UU. y una mañana con Europa.

Disponible para nuevos roles

Construyamos algo
que valga la pena lanzar.

IA aplicada, arquitectura backend o infraestructura cloud-native — si estás contratando para algo de eso, o solo querés comparar notas sobre sistemas RAG, mi bandeja está abierta. Respondo en menos de un día.

rodrygoleu7@gmail.com