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Podríamos trabajar juntos.

Un producto inicial que construir, una hipótesis de IA que comprobar o un sistema que debe funcionar para miles de personas. Uno las decisiones de ingeniería y producto.

Puedo convertir una idea en una primera versión comprobable, trabajar en la arquitectura y la implementación, y ayudar al equipo a decidir qué construir después. Explico las decisiones técnicas desde el producto y las personas que lo utilizan.

Cuéntame qué estás construyendo, dónde te has atascado y cómo sería un resultado útil.

Un poco sobre mi trabajo

Me incorporé a Yandex Praktikum como la undécima persona del equipo y ayudé a construir el producto desde sus primeras etapas. Trabajé en varios componentes, diseñé la arquitectura de pruebas del simulador de programación, que utilizaban entre 7.000 y 10.000 estudiantes al día, y desarrollé un modelo de ML para evaluar entregas de proyectos. Todo esto fue antes de ChatGPT.

También ayudé a lanzar el programa de QA Engineering en Estados Unidos. En TripleTen conecté IA, ingeniería backend y experiencia de aprendizaje, incluyendo personalización y el Mastery Depth Tracker.

Durante aproximadamente un año desarrollé IAWY, una startup para revisar automáticamente proyectos de estudiantes. Lanzamos el producto en dos bootcamps de América Latina.

Hoy soy cofundador y CTO de Aliwio, un CRM para clínicas veterinarias, y asesor tecnológico de Symptomato, un servicio que combina la recogida de información mediante IA con profesionales sanitarios. Vivo en Barcelona y trabajo entre las decisiones de producto, la arquitectura y la implementación.

Proyectos abiertos

Memoria y procedencia en agentes

Un entorno experimental para medir cómo la compactación de memoria cambia las decisiones de un agente, incluidos resultados que contradijeron mi propia hipótesis.

En qué puedo ayudar

Una idea de IA que merece una prueba
Convertir una idea incierta en un experimento concreto. Construir un prototipo funcional, comprobar la hipótesis y usar lo aprendido para decidir qué merece convertirse en producto antes de comprometerse con un desarrollo grande.
Construir un producto desde su primera versión
Trabajar en la primera versión, la arquitectura, el backend y la interfaz. Decidir con el equipo qué construir ahora, qué dejar fuera y cómo llevar el producto a un uso real.
Agentes que se pueden evaluar
Entender por qué falla un agente, no solo si su respuesta parece convincente. Construir comprobaciones para el uso de herramientas, la memoria, la recuperación de información y la recuperación ante fallos, con trazas inspeccionables y pruebas repetibles.
Modelos más pequeños con compromisos medidos
Explorar destilación y ajuste fino para una tarea concreta. Comparar el modelo pequeño con una referencia en calidad, velocidad y memoria antes de decidir si el compromiso merece la pena.
Plataformas de aprendizaje y evaluación automática
Diseñar arquitecturas de pruebas para simuladores de programación, evaluación con ML de proyectos y feedback que ayude a los estudiantes a avanzar. Conectar estos sistemas con el currículo, la confianza del alumno y la retención.

Formación y cursos

Saint Petersburg State University of Finance and Economics

Sistemas de información

Grado universitario · 2005 a 2010

El camino hasta aquí

Aliwio

Cofundador y CTO

feb. de 2026 hasta hoy

Como cofundador y CTO, soy responsable de la arquitectura técnica y la ingeniería de producto de un CRM para clínicas veterinarias independientes.

Symptomato

Asesor tecnológico

ene. de 2026 hasta hoy

Asesoro a Symptomato en tecnología. El servicio utiliza un asistente de IA para recopilar contexto y después incorpora a un profesional sanitario a la conversación.

TripleTen

Ingeniero de IA

dic. de 2021 a ene. de 2026

Construí sistemas de evaluación, recuperación de información y tutoría con IA, desde la arquitectura hasta las versiones en producción.

Diseñé e implementé un sistema de evaluación con una arquitectura de planificación y ejecución. Reduje la latencia de evaluación de 8,4 a 0,6 segundos, catorce veces más rápido, y sustituí 140 cuestionarios antiguos de texto libre.

Construí un flujo de vectorización del CMS con Kafka que procesaba 100.000 elementos al día. Desarrollé la búsqueda semántica de principio a fin, aumentando la interacción con la búsqueda un 9 % y reduciendo el tiempo hasta encontrar contenido un 18 %.

Construí la generación automática de prácticas, reduciendo el tiempo de creación de tareas de 2,5 horas a 18 minutos. Publiqué un plugin interno para VS Code que redujo un 27 % el tiempo medio de soporte por incidencia de estudiante.

Trabajé en el modo de voz del tutor de IA Dot, conectando WebRTC, reconocimiento de voz, un LLM y síntesis de voz. Ayudé a llevarlo a una versión estable, con un 97,8 % de sesiones correctas y una mediana de 1,3 segundos hasta la primera respuesta.

Ayudé a definir la personalización del aprendizaje y construí funciones que mejoraron la retención de estudiantes. En el Mastery Depth Tracker conecté producto e ingeniería para medir la confianza de los alumnos e identificar dónde necesitaban más práctica. También ayudé a lanzar el programa de QA Engineering en Estados Unidos.

IAWY

Cofundador y CPO

ago. de 2023 a jul. de 2024

Cofundé y desarrollé IAWY, una startup para la revisión automática de proyectos de estudiantes. Definí la visión y la hoja de ruta de un tutor con IA integrado en plataformas de aprendizaje existentes. Lo lanzamos con éxito en dos bootcamps de América Latina.

IAWY en Tech.eu · 22 de febrero de 2024

Retailhub

Investigador de IA

oct. de 2023 a ene. de 2024

Diseñé un flujo para enriquecer fichas de producto: normalización de datos de entrada, extracción de atributos, generación de características estructuradas y redacción de descripciones en lenguaje natural.

Yandex Praktikum

Ingeniero de software

mar. de 2018 a dic. de 2021

Fui la undécima persona en incorporarse al equipo y una de las personas que construyeron el producto desde sus primeras etapas, trabajando en varios componentes.

Diseñé la arquitectura de pruebas del simulador de programación que utilizaban entre 7.000 y 10.000 estudiantes al día.

Desarrollé un modelo de ML para evaluar proyectos de estudiantes antes de ChatGPT y participé en el lanzamiento del programa de Desarrollo Web.

Thingyfy

Ingeniero de software

oct. de 2019 a oct. de 2020

Construí productos para startups con React y TypeScript, con atención a la adaptabilidad y la escalabilidad.

Yandex School of Data Analysis

Especialista en aprendizaje

oct. de 2018 a ene. de 2020

Trabajé como especialista en aprendizaje en Moscú.

Sravni.ru

Ingeniero de software

nov. de 2017 a oct. de 2018

Construí productos de seguros con React.

Earlier work

Ingeniero y profesor

2016 a 2019

European Gymnasium
Informática y desarrollo web.

Spaces
Ingeniería de producto para inmuebles comerciales.

MCS
Enseñanza de Arduino, Swift, Python, desarrollo web y realidad virtual.