INGENIERÍA DE IA · MEDELLÍN, COLOMBIA

Santiago Blanco Vílchez

Head of AI Engineering en Soluntech / Arquitecto de soluciones / Creador de productos

Construyo sistemas para entornos donde la complejidad es real.

Lidero la ingeniería de IA en Soluntech. Mi trabajo convierte flujos distribuidos, integraciones frágiles y capacidades de IA en sistemas que siguen siendo claros, observables y confiables en producción. Cada afirmación aquí enlaza con la decisión que la respalda.

Explora mi trabajo ↗Hablemos ↗

GITHUB ↗HOJA DE VIDA ↗

Explorar en el atlas: Cutline

15 añosconstruyendo software y sistemas

IA + nube + datosde la arquitectura a la implementación

Head of AI EngineeringSoluntech · cargo actual

STACK CON EL QUE CONSTRUYO

Cada logo abre el trabajo donde lo usé.

TRABAJO SELECCIONADO

Sistemas que he
construido.

Dominios distintos, un mismo enfoque: hacer explícitas las partes difíciles y construir para las condiciones que el sistema realmente va a enfrentar.

SISTEMA DESTACADO / 01EN DESARROLLO ACTIVO

Sistemas de agentes

ForgeAI↗

Infraestructura de ingeniería autónoma

Una plataforma supervisada que convierte tareas de ingeniería acotadas en cambios de código revisados.

PythonKubernetesHelmGitHub ActionsPlane

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COMPONENTE SELECCIONADOBacklog en Plane

Fuente de verdad del estado de la tarea, los criterios de aceptación y las etiquetas de rol.

Tablero de tareas de Forge con historial de ejecuciones y estado de verificación

VISTA REAL DEL PRODUCTO / FORGEEl trabajo deja rastro.

Una tarea acotada, su ejecución y el resultado de su verificación se ven juntos en la interfaz de Forge.

Ver el caso de estudio ↗

Ejecución acotadaEvidencia revisableAprobación humana

02 / Arquitectura de producto↗

Producto construido en equipo

Clara Care

Un producto de salud que conecta flujos de aplicación, servicios en la nube e interacción asistida por IA.

03 / Ingeniería de producto↗

Producto funcional

Cutline

Un estudio de video en el navegador que une guion con IA, voz, procesamiento de medios y exportación.

04 / IA + datos↗

Prueba de concepto

Agent Private Credit

Un espacio de trabajo con agentes que combina exploración en lenguaje natural con analítica financiera determinista.

05 / Nube + datos↗

Trabajo profesional

Cloud data systems

Trabajo de arquitectura seleccionado en servicios orientados a mensajes y pipelines de analítica en la nube.

06 / IA + salud↗

Piloto

Upcode Buster

Un piloto que audita facturas médicas con Gemini y mapea patrones de errores de facturación antes de que la factura salga.

07 / Producto de IA generativa↗

En producción

Incredible Me

Una plataforma que convierte las fotos de un niño en un libro ilustrado listo para imprimir, en el que el niño sigue siendo reconocible en cada página.

CÓDIGO PÚBLICO / TRABAJO ANTERIORVueInstant

Un componente de autocompletado para Vue 2 publicado como código abierto. Una mirada directa a trabajo de ingeniería de producto más allá de los proyectos con clientes.

Ver repositorio ↗

EXPERIENCIA DESTACADA / 01

Arquitectura viva.

Explora la relación entre los proyectos y los dominios de ingeniería. Abre un sistema para inspeccionar sus componentes, decisiones y ruta de ejecución.

SBV / ATLAS DE SISTEMAS07 PROYECTOS · 04 DOMINIOS

ARQUITECTURAIdeas → sistemas
→ productosSANTIAGO BLANCO VÍLCHEZ

SISTEMAS DE IANUBE / PLATAFORMAINGENIERÍA DE DATOSINGENIERÍA DE PRODUCTO

Las relaciones indican dominios de ingeniería documentados, no tráfico en tiempo de ejecución.

TODOS LOS SISTEMAS / ACCESO DIRECTO

01 / CONSTELACIÓN02 / MODELO DEL SISTEMA03 / EJECUCIÓN

Accesible con teclado · La animación se puede pausar · Respeta el movimiento reducido

NOTAS DE INGENIERÍA

El razonamiento
detrás del trabajo.

Tres decisiones tomadas de proyectos documentados. Cada una abre la decisión o el caso de estudio exacto que la respalda.

01 / SISTEMAS DE AGENTES¿Quién decide que el código de un agente está listo?

Una tarea acotada, una verificación registrada y una revisión humana obligatoria.

02 / INFRAESTRUCTURA DE MEDIOSCuando la GPU no cabe dentro del contenedor.

La división de Cutline entre un editor en contenedores y la inferencia de voz nativa.

03 / PROCESAMIENTO DISTRIBUIDOUna cola también es una decisión sobre cómo manejar fallos.

SQS, reintentos, manejo de dead-letter y trabajo en segundo plano observable.

EXPERIENCIA E IMPACTO

Construido en
todo el stack.

De aplicaciones empresariales e infraestructura al liderazgo de ingeniería de IA: quince años construyendo sistemas que tienen que funcionar.

2022 — HOY

Head of AI Engineering Soluntech

Pasé de DevOps e innovación de producto al liderazgo de ingeniería de IA. Lidero la arquitectura de solución de Clara Care dentro del equipo, construí procesamiento asíncrono y flujos de analítica en la nube, y antes tuve a cargo el escalado, CI/CD y la observabilidad en producción. Fui responsable de construir una plataforma que cumple HIPAA y trabajé en la implementación de ISO 27001.

2022

Manager of Research Solutions Iota Impact

Desarrollé herramientas de análisis de tráfico y dashboards de inteligencia de mercado para plataformas del metaverso.

2021

Instructor de DevOps Pronoide

Diseñé e impartí formación en Docker, Kubernetes y AWS.

2011 — 2021

Ingeniería de software y datos Cargos y proyectos seleccionados

Construí flujos empresariales, aplicaciones de BI y GIS e interfaces de pronóstico, incluido trabajo en Mantum y en la Universidad de Antioquia.

0,60 → 0,95

PLATAFORMA DE CLIENTE / APDEX

Un resultado del equipo en la plataforma de un cliente con unos 30.000 usuarios, tras un trabajo que incluyó procesamiento asíncrono con SQS.

CONTEXTOS

Salud
Responsable de construir una plataforma que cumple HIPAA; identidad y flujos clínicos en vivo en Clara Care.
Energía
Aplicaciones GIS para la Agencia Nacional de Hidrocarburos y modelos de costos energéticos.
Consultoría multicliente
Arquitectura y entrega en proyectos con distintos clientes en Soluntech.
Educación
Trabajo GIS para educación y formación en Docker, Kubernetes y AWS.

DATOS / INTELIGENCIA

De eventos en bruto
a una señal útil.

Mi especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios guía cómo diseño pipelines: preservar la procedencia, hacer inspeccionables las transformaciones y conectar el análisis con las decisiones.

Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios · Universidad Católica Luis Amigó · 2019

FIG. 04 / SISTEMAS ANALÍTICOSESTUDIO GENERATIVO · SIN DATOS DE CLIENTES

X: ETAPA DEL SISTEMA / Y: PATRÓN OBSERVADO

Capturar la forma de un flujo entrante.

PRÁCTICA DE INGENIERÍA

Principios,
con pruebas.

Seis principios que guían el trabajo. Cada uno enlaza con la decisión donde se aplicó, para que puedas comprobarlo en lugar de creerlo.

Mínimo privilegio desde el diseño

Un agente puede cambiar código sin poder publicarlo ni desplegarlo. La autoridad se separa antes de que algo se ejecute.

Prueba ForgeAI · decisión 02

Orquestación que se puede reconstruir

Un único responsable reserva el trabajo y cada intento queda registrado, así los reintentos y las interrupciones se pueden explicar después.

Prueba ForgeAI · decisión 03

El manejo de fallos, desde el diseño

Los reintentos, las colas de mensajes fallidos y los consumidores idempotentes forman parte del primer diseño, no de un arreglo tras un incidente.

Prueba Plataforma de cliente · Apdex 0,60 → 0,95

Confianza de corta duración en flujos regulados

En salud, el backend controla la identidad y entrega al navegador credenciales que caducan.

Prueba Clara Care · decisión de ingeniería

Los límites de recursos como arquitectura

El trabajo costoso pasa por una cola con límites explícitos de CPU y GPU, así el producto sigue respondiendo bajo carga.

Prueba Cutline · decisión 02

Los tests son parte de terminar

Un cambio está terminado cuando pasan sus verificaciones, no cuando compila. Las pruebas unitarias y end-to-end corren en CI antes de que el trabajo llegue a revisión.

Prueba Forge · 158 specs E2E con Playwright · Cutline · suites unitarias y E2E

FILOSOFÍA DE INGENIERÍA

La complejidad debe resolverse con ingeniería, no celebrarse.

La IA debe ampliar la capacidad de ingeniería, mientras el criterio sigue teniendo responsables. Los sistemas deben ser observables, comprobables y comprensibles. La arquitectura se gana su lugar cuando sobrevive al uso real.

SANTIAGO BLANCO VÍLCHEZ

EL LABORATORIO

Siempre
construyendo.

Los experimentos son donde una hipótesis técnica se encuentra con la implementación. Las áreas actuales incluyen flujos de ingeniería autónoma, inferencia local de voz y modelos, medios generativos e interfaces de agentes.

AGENTES AUTÓNOMOSINFERENCIA LOCALVIDEO GENERATIVOHERRAMIENTAS PARA DEVS

Son áreas de trabajo en curso, independientes de los casos de estudio anteriores.

CONTACTO

Hablemos
de sistemas.

Arquitectura, sistemas de IA o una pregunta sobre este trabajo: escríbeme directamente.

contact@santiago.md ↗

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