Abierto a nuevas oportunidades

AI Engineer — Buenos Aires, Argentina

FranciscoFilosi

Llevo agentes y motores de decisión del prototipo a la operación diaria.

De escribir cada paso de un bot a diseñar cómo razona un agente: automatizo trabajo de punta a punta, y lo mido.

20+agentes de IA en producción
25+robots de automatización en producción
57.000+productos analizados para validar un modelo estadístico
700+horas de trabajo manual liberadas por año
  • Buenos Aires, Argentina
  • 5+ años de experiencia
  • Español nativo · Inglés B2
  • Ing. en Informática · MSc en IA en curso
  • On-site, híbrido o remoto

Decisiones que mis sistemas toman todos los días

precios decididos a mano → un motor que decide y explicacuánto comprar de algo nuevo → inferencia estadística, no intuiciónel costo de un producto que no existe → contrastado con 57.000 casosel número que engaña → comparaciones que aíslan el efecto realbuscar con una foto → embeddings visuales, no palabras clavela anomalía entre miles de registros → tres modelos de MLtraducir catálogos enteros → un LLM que respeta el formato destino¿se va a vender? → un clasificador lo predice antes de comprarlo20+ agentes de IA → una plataforma común, 11 países

Proyectos

Qué problema había, qué hice, qué resultó

Agentes IA

Plataforma corporativa de agentes de IA

El portal interno de IA de Blue Star Group: una plataforma común que resuelve una sola vez lo que todos los agentes necesitan —llegar a los datos, buscar, medir y controlar— en vez de rehacerlo en cada proyecto.

20+ agentes en producción11 países3 personas lideradas
PythonStreamlitDockerMCPQdrantSupabase+4
2025 — hoy
Agentes IA

Motor de liquidaciones inteligente

Decide qué productos rebajar y cuánto, y deja la decisión lista para cargar en el ERP de la empresa.

x5 crecimiento funcional en 6 meses11 países cubiertos
PythonStreamlitSQL ServerLangChain+4
2025 — 2026
ML & Estadística

Optimizador de compra de temporada

Decide cuántas unidades comprar de un producto que se compra una sola vez por temporada: ni de menos ni de más.

9 pasos estadísticos2 métodos de inferencia según muestra
PythonStreamlitSciPySQL Server+5
Jun — Jul 2026
ML & Estadística

Predictor de costos FOB

Estima cuánto va a costar un producto que todavía no existe, para poder presupuestarlo y negociar con proveedores antes de fabricarlo.

57.000+ productos analizadosC-level audiencia de presentación
PythonStreamlitSQL ServerSciPy+4
Jun 2026
ML & Estadística

Detección de fraude en cajas

Detecta faltantes y comportamientos raros en los cierres de caja de cientos de tiendas, combinando tres enfoques de machine learning.

3 enfoques de ML combinados2 países en producción
Pythonscikit-learnXGBoostStreamlit+3
2025
Agentes IA

Job Hunter

Un copiloto de búsqueda laboral que puntúa cada vacante contra mi propia base de conocimiento profesional y redacta la postulación.

4 acciones de IA sobre el corpus11 endpoints de API
Next.js 16React 19TypeScriptTailwind CSS v4+5
Jul — Ago 2026

La evolución

Cinco años subiendo la capa de abstracción

012021

Front-End

Escribía interfaces: un portal de analítica industrial en React + TypeScript. Ya entonces, datos visualizados para decidir.

022022

RPA

Escribía cada paso que daba un bot: tres años de finanzas y ERP para grandes empresas de LatAm, de mis primeros 7 bots a un portfolio de 25+ en producción.

032024

IA documental + Data

Los bots empezaron a leer: IDP sobre facturas, pilotos de entrenamiento de modelos, y el viraje autodidacta a datos.

042025

ML & AI Lab Lead

Fundé un AI Lab: equipo, estándares, plataforma y un portal que creció a 20+ agentes en producción.

052026

AI Engineer

Hoy reviso el razonamiento de agentes: diseño motores de decisión que operan el retail de 11 países, todos los días.

Sobre mí

Llevar la IA del prototipo a la operación

No me limito a entrenar modelos: entiendo el proceso, desarrollo el software, armo los datos, hablo con los usuarios y mido el resultado. Empecé en front-end, pasé por RPA, BI y machine learning, y hoy diseño agentes y motores de decisión que corren en producción.

Producción sobre demos

Un sistema vale cuando alguien lo usa para decidir. Todo lo que construyo apunta a producción, con evals, telemetría y soporte.

De punta a punta

Del dato crudo a la decisión: proceso, datos, modelo, interfaz y adopción. No me quedo en una sola capa.

Números, no adjetivos

Cada proyecto se mide: SKUs validados, horas liberadas, agentes operando. Y si un logro no tiene número, lo digo.

El stack

Con qué construyo

Palabras clave

  • Python
  • SQL
  • LLMs · Agentic AI
  • RAG
  • MCP
  • LangChain
  • OpenAI · Gemini · Claude
  • CLIP
  • Qdrant · Pinecone
  • scikit-learn
  • XGBoost
  • Tableau
  • SQL Server
  • Supabase
  • Docker
  • FastAPI
  • Streamlit
  • Spring Boot
  • Angular · React
  • Automation Anywhere

Con qué trabajo

IA & Agentes

RAG con citas en producción · MCP (SDK Python · piloto de acceso a datos) · evals tipo LLM-as-judge · visión GPT-4o · CLIP multimodal · LangChain · Claude API

ML & Estadística

scikit-learn y XGBoost en producción · inferencia (t-Student, percentiles, Cohen's d) · clustering y UMAP · forecasting de demanda · detección de anomalías

Data & BI

SQL Server intensivo · cubos OLAP/MDX · Tableau (~80 tableros operados) · Qdrant, Pinecone, FAISS · Supabase/Postgres · EasyMorph

Backend & Plataforma

Python como lenguaje principal · FastAPI con seguridad por diseño · Java/Spring Boot (323 clases en TeamSync) · Docker en todos los deploys · testing con motor puro

Automatización

Automation Anywhere certificado (2022, renovado 2025) · 25+ robots · IDP/IQ Bot · metabots C#/.NET · framework propio reutilizable

Liderazgo técnico

Fundé y lideré un AI Lab (equipo de hasta 3) · estándares y gobernanza org-wide · capacité al C-level en fluidez de IA · mentoría de juniors

Experiencia

Cinco años, tres disciplinas, dos ascensos

Jul 2026 — hoyActual

AI Engineer · Blue Star Group

Ascenso desde Lab Lead a la vía técnica

  • Diseño y despliego agentes LLM y motores de decisión estadísticos para retail —precios, compras, surtido— en 11 países.
  • Soy responsable de la capa de plataforma sobre la que corre todo el ecosistema de agentes: datos vía MCP, evals, telemetría de costos y estándares de seguridad.
  • El ascenso fue a la vía técnica: dejé la gestión formal del equipo para trabajar hands-on sobre la plataforma y la arquitectura.
PythonLLMs · Agentic AIMCPSQL ServerDocker
Abr 2025 — Jun 2026

Machine Learning & AI Lab Lead · Blue Star Group

  • Fundé el AI Lab: contraté y lideré un equipo de hasta 3 personas y construí el portal interno que creció a 20+ agentes de IA en producción.
  • Llevé a producción los motores de decisión insignia (precios, compras, analítica interanual), integrados con el ERP corporativo.
  • Construí un predictor de costos FOB contrastado con 57.000+ SKUs y presentado a C-level, y detección de fraude con ML para arqueos de caja.
  • Operé el BI corporativo: ~80 tableros Tableau para 11 países, duplicando la automatización y liberando 700+ horas al año.
Pythonscikit-learnLangChainTableauQdrantDocker
Ene 2024 — Abr 2025

Desarrollador RPA Semi-Senior · WF Consulting

Ascendido desde Junior

  • Lideré proyectos de automatización de punta a punta para grandes empresas de LatAm, del relevamiento al soporte productivo, con mentoría de juniors.
  • Monté el primer ambiente completo de IA documental (IDP) para una empresa líder de viajes y lideré la migración de Automation Anywhere v11.
  • Contribuí a un portfolio de 25+ robots en producción — ~6.800 horas efectivas certificadas en total.
Automation AnywhereIDP · IQ BotC#/.NETPower BI
Ene 2022 — Dic 2023

Desarrollador RPA Junior · WF Consulting

  • Desarrollé 7+ bots de finanzas y ERP (JD Edwards) en producción para la mayor cadena de farmacias del país.
  • Co-creé un framework reutilizable de metabots en C#/.NET que redujo el tiempo de desarrollo del equipo.
Automation AnywhereC#/.NETJD Edwards
Jun — Dic 2021

Desarrollador Front-End · Ampexa · 4i Platform

  • Desarrollé el portal de una plataforma de analítica industrial (OEE) en React 17 + TypeScript con i18n y permisos por rol, más una Web API en C# e integración de lectores Zebra.
React 17TypeScriptC# Web API

Formación

De las olimpíadas de matemática a la maestría en IA

Maestría en Inteligencia Artificial

Universidad de San Andrés · 2026 — 2027 · en curso

Optimización numérica, inferencia estadística, modelado estocástico, algoritmos y aprendizaje automático — cursada trabajando full-time.

Ingeniería en Informática

Universidad del CEMA · 2021 — 2025 · recibido

Beca por mérito del 75–90%. Título intermedio de Analista de Sistemas (2024). TFG: TeamSync.

Técnico en Informática

Instituto Santa Ana · Secundario técnico

8 años en finales nacionales de Olimpíada Matemática; subcampeón provincial y top 3 en rankings.

Certificaciones

  • Anthropic Academy11 cursos de Claude, agentes y MCP en 6 semanas (2026) — 8 con credential ID
  • IBM Data Engineering Professional CertificateCoursera · 2024 · 5 módulos certificados
  • Automation Anywhere Certified Advanced RPA Professional2022 · renovada 2025
  • Cambridge English: First (FCE)Inglés B2 · 2023

Contacto

¿Hablamos?

Estoy en Buenos Aires, Argentina, abierto a roles de IA con componente de arquitectura. Si mi perfil encaja con lo que buscás, escribime.