Pregúntame sobre Mariojose
Prueba: "¿En qué se especializa Mariojose?" o "Muéstrame sus servicios y trabajos recientes".
Sistemas seguros y fiables para productos reales.
Co-Founder y CTO práctico que construye plataformas seguras de IA, cloud y sistemas distribuidos, desde ideas ambiciosas hasta sistemas de producción fiables.
Soy Co-Founder y CTO práctico con más de 15 años de experiencia construyendo sistemas seguros, escalables y de alta fiabilidad para IA, plataformas cloud, sistemas distribuidos, telemetría y software de misión crítica.
Diseño sistemas de decisión habilitados por IA, pipelines de ejecución de modelos, flujos LLM, memoria vectorial y arquitectura de producción con ciclos de retroalimentación y límites de riesgo claros.
Construyo adquisición fiable de datos de sensores, buffering local, sincronización edge-to-cloud, dashboards en tiempo real y procesamiento de telemetría para entornos operativos.
Arquitecto servicios distribuidos seguros, controles de identidad y protección de datos, diagnóstico de producción, observabilidad, preparación para incidentes y límites de plataforma orientados al cumplimiento.
Convierto investigación, prototipos e ideas de tecnología avanzada en productos prácticos con arquitectura escalable, flujos de despliegue e interfaces listas para operadores.
Proyectos verificados de IA aplicada, computación física, telemetría, fiabilidad, investigación, automatización y herramientas para desarrolladores.
Mostrando los 10 proyectos
Esta mano robótica convirtió decisiones de software en movimiento físico: un guante con sensores de flexión capturaba los dedos, módulos RF transmitían la señal y Arduino C/C++ controlaba los servos de una mano impresa en 3D. El prototipo exigió calibrar ruido, fricción, alimentación y curvas de respuesta, reforzando el valor de ciclos de feedback cortos y fallos visibles.
Ver proyecto →Este revisor local de manuscritos con LLM protege la privacidad y la voz del autor mediante fragmentación contextual, embeddings locales, SQLite y revisiones editoriales repetibles. Convierte la IA en un ciclo de revisión controlable, con contexto, límites, trazabilidad y propiedad humana.
Ver proyecto →Este toolkit CLI para PDF automatiza tareas repetidas como unir, dividir, convertir y extraer documentos con entradas claras, resultados deterministas, códigos de salida útiles y errores visibles. Está diseñado para integrarse de forma segura en scripts, procesos por lotes y flujos documentales.
Ver proyecto →Este panel OBD-II combinó Raspberry Pi, ELM327, Python, Flask, React y Azure SQL para mostrar telemetría del vehículo durante la conducción y conservar el historial. El diseño priorizó almacenamiento local, sincronización fiable y comportamiento predecible ante señales incompletas o conectividad intermitente.
Ver proyecto →Este generador de imágenes y textos para redes combina LLM, modelos de imagen, revisión humana y las API Graph de Instagram y Facebook. Estados claros, ejecuciones de prueba, reintentos seguros y trazabilidad mantienen el control y evitan publicaciones duplicadas.
Ver proyecto →Este creador automatizado de vídeo organiza guiones, imágenes, narración, tiempos, recursos en caché y renderizado con FFmpeg en un flujo revisable y recuperable. El estado explícito y los resultados intermedios permiten reanudar fallos y mejorar la calidad sin reconstruir todo el proceso.
Ver proyecto →Esta biblioteca de indicadores bursátiles ofrece cálculos deterministas y reutilizables para investigación y backtesting en C#. Maneja entradas y casos límite de forma predecible para que las estrategias puedan compararse con transparencia y el análisis se centre en la calidad de la hipótesis.
Ver proyecto →La guía AI Analyst ayuda a los equipos a pasar del entusiasmo por la IA a decisiones prácticas sobre problema, datos, modelos, riesgos, despliegue y supervisión. Usa lenguaje compartido, listas prácticas y supuestos visibles para evitar criterios confusos y sistemas frágiles.
Ver proyecto →Este pipeline automatizado de publicación combina GitHub Actions, Azure Functions, jobs en Docker y API externas con estados, secretos, límites, reintentos y logs claros. Su objetivo es una entrega programada fiable, recuperable y sin duplicados ni fallos silenciosos.
Ver proyecto →Este toolkit de automatización personal reúne pequeños scripts, utilidades documentales, interfaces ligeras, jobs programados, integraciones REST, SQLite, Docker, GitHub Actions y Azure Functions. Cada herramienta elimina una fricción repetida con la solución más pequeña y fiable posible.
Ver proyecto →