01
Aterrizo el outcome
Clarifico quién lo usa, qué workflow cambia, qué límites existen y qué resultado haría que valga la pena shippear.
Construyo tu solución de software end-to-end.
Frontend, backend, AI, lo que necesites. Llevo tu idea a software que se usa y los detalles operativos alrededor.
Disponible · Q2 2026 · Buenos Aires · Remoto
En qué puedo ayudar
Cuatro formas claras de convertir problemas en software usable.
MVP enfocados en workflows con AI, producto full-stack, internal tools y automatizaciones.
// ai-powered
Workflows con AI
LLM integrations, agents, MCP-style tool use y workflows con AI incorporados dentro de productos prácticos y revisables.
LLM APIsMCPRAG-readyhuman review
Productos web full-stack
Features con estado real, formularios, APIs, bases de datos, roles, validaciones y contexto de deploy.
Next.jsNode/NestJSPostgreSQLauth flows
Internal tools y dashboards
Pantallas operativas para equipos que necesitan ver, filtrar, aprobar y accionar datos sin depender de planillas.
tableschartsadmin panelsreports
Automatizaciones e integraciones
Workflows que conectan herramientas, reducen handoffs repetidos y dejan clara la próxima acción.
n8nwebhooksjobsnotificaciones
Proyectos seleccionados
Prueba en producto, automation, AI y frontend.
Un set enfocado de proyectos de portfolio sobre el trabajo freelance que quiero hacer más: sistemas con AI, internal tools, infraestructura de producto y webs pulidas.
AI aplicada a operaciones
Asistente AI de Operaciones por WhatsApp
// 01Proyecto flagship
Un asistente WhatsApp-first para negocios de servicios que responde clientes, recuerda reglas del negocio y ayuda al equipo con herramientas operativas.
Next.jsNestJSWhatsApp APIPostgreSQLLLM API
contexto
Muchos negocios chicos venden y operan por chat, pero el conocimiento queda repartido entre mensajes, notas y decisiones repetidas.
arquitectura
AI conversacional limitada por tools de negocio, memoria, revisión humana, cálculo de costos y observability del workflow.
proyecto
Superficie Next.js y NestJS con integración WhatsApp, CRUD de negocio, memoria, calculadora de costos y respuestas con AI revisables.
resultado
Un caso flagship de AI práctica: automatización que ayuda al negocio sin sacarle control a quienes lo operan.
Internal tooling para devs
Infra Orchestrator + MCP
// 02Proyecto de portfolio
Un orquestador chico para servicios locales y tooling de agentes AI, pensado para iniciar, inspeccionar y controlar workflows de desarrollo.
TypeScriptMCPNode.jsReactCLI tooling
contexto
Los proyectos multi-servicio se vuelven lentos cuando setup, logs y comandos quedan repartidos entre terminales y docs.
arquitectura
Capa de comandos tipada, wrapper MCP, modelo de estado de servicios y una UI que muestra solo las acciones que un dev necesita.
proyecto
Dashboard y tool wrapper que inicia servicios, muestra health, expone logs y permite a agentes AI llamar acciones de infraestructura acotadas.
resultado
Un caso compacto de internal tooling para orchestration, integración MCP y automatización práctica para desarrollo.
Observability para LLMs
Mini-LangSmith Self-Hosted
// 03Proyecto de portfolio
Una herramienta self-hosted de tracing y evaluación para equipos que quieren visibilidad sobre prompts, runs y regresiones sin una plataforma pesada.
Next.jsPython SDKPostgreSQLLLM evalsDocker
contexto
Los workflows con AI son difíciles de mejorar cuando prompts, traces, métricas y fallos quedan repartidos entre logs y screenshots.
arquitectura
Ingesta de traces, comparación de runs, baseline metrics y un SDK chico que mantiene la instrumentación explícita.
proyecto
Dashboard, API y SDK Python para capturar runs de LLMs, revisar outputs y comparar cambios en el tiempo.
resultado
Un proyecto enfocado de observability que muestra pensamiento de producto sobre calidad de AI, no solo llamadas a modelos.
Web pulida con marca
Landing de Marca para Servicios
// 04Proyecto de portfolio
Una landing con mucho motion para una marca de servicios, hecha para mostrar dirección visual cálida fuera del look técnico SaaS.
Next.jsTypeScriptTailwind CSSmotionCloudflare Pages
contexto
Los negocios creativos necesitan un sitio que se sienta como el producto antes de que el visitante lea todos los detalles.
arquitectura
Página Next.js con static export, copy localizado, motion responsive, assets optimizados y caminos de conversión claros.
proyecto
Hero, secciones de producto, camino de reserva e interacciones de marca pensadas para screenshots, mobile y carga rápida.
resultado
Un caso visual para frontend pulido, expresión de marca y diseño de página orientado a conversión.
Sistemas de conocimiento con AI
Agentic RAG Starter
// 05Proyecto de portfolio
Un starter para workflows de retrieval con agents, eval harness y documentación honesta sobre tradeoffs.
Next.jsTypeScriptRAGLLM APIeval harness
contexto
Los equipos quieren chat sobre su knowledge base, pero lo útil está en la calidad del retrieval, la trazabilidad y el manejo de fallos.
arquitectura
Pipeline de ingesta, capa de retrieval, agent con tools, baseline de evaluación y docs comparativas para expectativas realistas.
proyecto
Demo app con acciones acotadas de agent, document retrieval, eval harness y README público explicando dónde RAG ayuda y dónde no.
resultado
Una referencia reusable de arquitectura para AI workflows con suficiente rigor para hablar de calidad, no solo de demos.
Capabilities
Stack amplio, oferta simple: construir el sistema correcto.
Estas son ALGUNAS de las herramientas y prácticas que puedo combinar según lo que el cliente realmente necesite.
Frontend
ReactNext.jsTypeScriptTailwind CSSUI systems
Backend
Node.jsNestJSREST APIsPostgreSQLRedis
AI & Automation
LLM integrationsMCP serversAI agentsRAG workflowsn8nhuman review loops
Architecture
clean architecturemodular systemsAPI designtyped contractsrefactoring
Tools & Delivery
GitGitHubDockerCloudflare Pages
Herramientas de código con IA
Claude CodeCodexopencodePi DevWindsurfCursor
Proceso
Un camino práctico del problema a un MVP usable.
Mantengo un proceso directo: defino el objetivo, expongo las partes móviles, lanzo la versión esencial y la mejoro a partir del uso real.
implementation path
Cada paso reduce la ambigüedad hasta llegar a un MVP funcionando, con ownership claro y comportamiento revisable.
02
Mapeo el workflow
Relevo pantallas, datos, integraciones, permisos y pasos manuales repetidos antes de decidir qué construir.
03
Defino el primer MVP
Elijo la versión más chica que prueba el comportamiento útil sin fingir que el futuro ya está resuelto.
04
Construyo el core
Implemento UI, backend, validación, integraciones y workflows con AI necesarios para que el workflow corra de verdad.
05
Shippeo y ajusto
Despliego, reviso los caminos importantes, dejo las acciones auditables e itero desde lo que muestra el uso real.
Sobre mí
Un full-stack developer que diseña sistemas, no solo escribe código.
Combino trabajo frontend, implementación backend, integraciones y dirección de AI y automatizaciones.
Buenos Aires · remote-ready
Desde Buenos Aires, trabajando remoto. Entregué React/TypeScript a escala enterprise — microfrontends, shared packages, ciclos reales de review. Del lado backend: Node, NestJS, bases de datos, el stack de siempre.
Ahora el foco está en AI aplicada — no la buzzword, la práctica. Si un workflow gana con extracción, agents o automatización, diseño esa capa dentro del producto.
Cuando diseño un sistema, pienso en cómo se comporta bajo uso real — no solo el happy path. Límites que no se filtran, performance que no se degrada, seguridad que no se agrega después, y arquitectura que se mantiene limpia mientras el producto crece.
Frontend que se siente intencional, no armado
Backend e integraciones pensados para carga real
Decisiones de arquitectura que escalan más allá de la primera versión
AI y automatizaciones usadas donde se ganan su lugar
full-stackarchitectureperformancesecurityAIautomation
Cómo pienso el software
El software correcto hace que el trabajo complejo sea más fácil de atravesar.
Me interesan los sistemas útiles: interfaces que se entienden, límites de backend difíciles de romper y automation que reduce trabajo sin esconder control.
Decimeelobjetivoylascondiciones.Delrestomeencargoyo.
Frontend,backend,automatizaciones,AIworkflows,integraciones—memuevoentodoelstack.Tecnologíanuevasoloentrasiseganasulugar.
Nodejolascosasamediohacer.Construyoloquehacefaltaymequedohastaquefuncione.
Disponible para proyectos
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Contame qué estás tratando de construir. Si necesitás software, sistemas o AI, podemos crear la solución correcta.