Sistema RAG para SaaS B2B
Problema: Alta latencia y respuestas poco trazables en consultas de usuarios.
Solución: Arquitectura RAG con embeddings, pgvector, FastAPI y evaluación de grounding.
Resultado: ↓72% latencia · 2.3s → 0.65s
AI Engineer · RAG · Recommenders · MLOps
Especialista en RAG, sistemas de recomendación y MLOps en producción. Diseño soluciones que reducen latencia, aumentan conversión y convierten modelos en productos reales.
72%
menos latencia
14%
más CTR
9%
más add-to-cart
Pipeline status
Production-ready AI
Retrieval
Hybrid RAG
Ranking
PyTorch
Business outcome
Conversion ↑
Case studies
Casos presentados como problemas de negocio, no solo como implementación técnica.
Problema: Alta latencia y respuestas poco trazables en consultas de usuarios.
Solución: Arquitectura RAG con embeddings, pgvector, FastAPI y evaluación de grounding.
Resultado: ↓72% latencia · 2.3s → 0.65s
Problema: Baja conversión y dificultad para personalizar productos relevantes.
Solución: Candidate generation con FAISS, ranking en PyTorch y validación mediante A/B testing.
Resultado: +14% CTR · +9% add-to-cart
Definición de estrategia, roadmap y priorización de casos de uso de IA.
Deploy, monitoreo, evaluación y pipelines productivos para modelos ML/LLM.
Sistemas que aumentan ventas, CTR, engagement y descubrimiento de productos.
Hub
La landing funciona como portal principal hacia tus unidades de contenido, servicios y prototipos.
Panel SaaS para documentos, uso y estado del sistema.
Perfil profesional y experiencia.
Consultoría, MLOps y soluciones IA.
Artículos técnicos y aprendizaje.
Laboratorio RAG, PDF ingestion y pgvector.
Demo de recomendador explicable.
Chat empresarial conectado al RAG backend.
Canal directo para oportunidades.
Hablemos y veamos cómo pasar de prototipo a impacto real en producción.
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