Ingeniero de Software · IA Generativa · Disponible para proyectos
Soy Leon Achata, ingeniero de software especializado en IA generativa. Diseño y construyo sistemas de GenAI empresariales para Apple a través de TCS. Para empresas, entrego agentes, asistentes RAG y pipelines de documentos de punta a punta — arquitectura, backend, interfaz y despliegue en tu nube — con código limpio y documentado.
Desde Montevideo (UTC−3) — mi horario cubre toda la jornada laboral de EE. UU. y Latinoamérica.
Cada paso trazado, validado y con costo medido — ese es el estándar con el que construyo.
Donde he construido IA
Apple
vía TCS
JLR Analytics
Consultoría de IA
UPCH
Universidad de investigación
Cardiomed
Salud
Servicios
Cuatro tipos de proyecto donde los modelos de lenguaje se pagan solos rápidamente. Todos empiezan con una llamada gratuita y una prueba de concepto de alcance cerrado sobre tus datos reales.
Facturas, documentos de identidad, contratos y formularios convertidos en datos estructurados y validados — directo a Excel, tu base de datos o tu ERP.
Qué recibes
Un asistente que responde a partir de tus propios documentos y muestra de dónde sale cada respuesta. Privado, consultable y medible.
Qué recibes
Agentes de varios pasos que conectan tus herramientas — email, Slack, tickets, APIs internas — y le quitan trabajo repetitivo a tu equipo.
Qué recibes
Que personas no técnicas consulten tus bases de datos en lenguaje natural, con barreras para que el modelo nunca ejecute SQL inseguro.
Qué recibes
Proyectos
Desarrollos open source, cada uno una versión funcional de un problema que las empresas pagan por resolver. Todos enlazan a su código.
Entran facturas en PDF, salen datos estructurados y validados — listos para Excel, PostgreSQL o un ERP.
Hazle preguntas a cualquier PDF y obtén respuestas fundamentadas desde un índice de búsqueda híbrida.
Agentes que comparten un único gateway hacia Bedrock, OpenAI y Gemini — con caché, control de costos y herramientas MCP.
Describe tus paradas en lenguaje natural y obtén una ruta optimizada con indicaciones paso a paso.
Un asistente inmobiliario conversacional que convierte el chat en SQL parametrizado y seguro.
Chat → Extraer filtros → Validar → Construir SQL → Top 5 resultados
Un sistema de preguntas sobre documentos en AWS, desplegado de punta a punta como infraestructura como código.
Carga a S3 → Lambda de ingesta → Embeddings Titan → pgvector → Claude en Bedrock
Documentos de identidad, licencias y pasaportes leídos y estructurados automáticamente para prellenar formularios.
Imagen → Validación → OCR → Mapeo con LLM → Datos del formulario
Un servidor MCP que da a cualquier agente acceso a más de 15 modelos de Amazon Bedrock desde una sola interfaz.
Agente → MCP (stdio / SSE) → Router + caché → Modelos Bedrock
Un Holter de ECG portátil sobre ESP32 que sube sus registros a AWS por su cuenta.
Captura ECG + IMU → Almacenamiento SD → Petición MQTT → URL prefirmada → S3 + Lambda
Proceso
30 minutos. Me cuentas el problema; te pregunto por volumen, sistemas y restricciones. Sales con una respuesta honesta sobre si la IA es la herramienta correcta.
Una a dos semanas sobre tus datos reales. Una versión funcional que puedes usar, con los números que importan: precisión, costo por ejecución, latencia.
Robustez, integraciones, evaluación y despliegue en tu nube. Demos semanales, sin cajas negras.
Documentación, código en tu repositorio y un periodo de soporte tras el lanzamiento. Todo es tuyo.
Stack
IA generativa y agentes
Backend y datos
Cloud y operaciones
Frontend y producto
Prácticas de ingeniería
Experiencia
mar 2026 — Actualidad
Diseño y construyo automatización empresarial con IA generativa para flujos internos: pipelines con LLMs, RAG y orquestación de agentes integrados con herramientas de colaboración, desde la prueba de concepto hasta producción. Trabajo diario con equipos de ingeniería de EE. UU. y APAC.
sept 2025 — feb 2026
Construí sistemas multi-agente con LangChain, LangGraph y MCP, desplegados en AWS (EKS, ECR, Bedrock, S3, DynamoDB, CloudWatch). RAG con pgvector y modelos locales, chatbots de documentos con OCR y speech-to-text, y orquestación de agentes para un brazo robótico con IA para sistemas POS.
abr 2025 — sept 2025
Agentes y flujos conversacionales para equipos de investigación; sistemas RAG con FAISS y ChromaDB; pipelines reproducibles para texto, imágenes y datos estructurados.
oct 2023 — mar 2025
Modelos transformer para clasificación y extracción de información en texto médico, asistentes con LangChain para consultas médicas internas y reportes técnicos automatizados, y flujos en Python para análisis de datos.
ene 2020 — oct 2023
Donde empezó todo: análisis de datos, reportes y los primeros modelos de machine learning.
2026 — 2029
Ingeniería de Software
Universidad Católica del Uruguay
2021 — 2025
Ingeniería Biomédica
Pontificia Universidad Católica del Perú
Sobre mí
Soy ingeniero de software especializado en IA generativa, con seis años construyendo sistemas de datos e IA — desde pipelines analíticos hasta plataformas multi-agente en AWS. El modelo rara vez es lo difícil. Lo difícil es la ingeniería a su alrededor: APIs, flujo de datos, infraestructura, evaluación y observabilidad.
Hoy diseño y construyo sistemas de GenAI empresariales para Apple a través de TCS, llevándolos de la prueba de concepto a producción junto a equipos de ingeniería de EE. UU. y APAC, completamente en inglés.
Con clientes trabajo de punta a punta — arquitectura, backend, la interfaz que la gente realmente usa y el despliegue. Un ingeniero senior responsable de todo el sistema, con alcance claro y una entrega ordenada.
LA
Software Engineer · GenAI
Preguntas frecuentes
Después de la llamada envío una propuesta de alcance cerrado para la prueba de concepto, así conoces el costo antes de empezar. El trabajo de producción puede ser de alcance cerrado o una tarifa mensual — lo que mejor encaje con el proyecto.
Estoy acostumbrado a los requisitos de seguridad de empresas grandes. Puedo firmar un NDA, trabajar dentro de tu propia cuenta de nube y usar modelos que no entrenan con tus datos (AWS Bedrock, Azure OpenAI o modelos open source autoalojados).
El que mejor encaje con tus necesidades de costo, privacidad y calidad: OpenAI, Anthropic Claude, modelos en AWS Bedrock o modelos open source. En la prueba de concepto te muestro las diferencias medidas sobre tus propios datos.
Tuyo. El código vive en tu repositorio, con documentación y una sesión de traspaso para que tu equipo pueda operarlo y extenderlo.
Tomo pocos proyectos freelance a la vez para darle a cada uno atención completa. Cuéntame tus plazos en la llamada y te diré con franqueza si puedo cumplirlos.
Contacto
Cuéntamelo. La primera llamada es gratis y sales con una idea clara de qué es posible y qué haría falta.
Agendar llamada de 30 minO escríbeme a
leonyemin@gmail.com