Iavega
Panamá · UTC−5Web · Backend · Data

Senior Software Engineer

Construyo productos web y los sistemas que los mantienen funcionando.

Soy Iam, ingeniero de software con nueve años de experiencia. Trabajo desde la interfaz y el backend hasta los pipelines de datos: diseño productos web, APIs, automatizaciones y sistemas confiables para problemas reales.

Actualmente combino desarrollo web, arquitectura de datos e investigación en IA local.

Ver casos

00 / Browser AI

Un modelo pequeño, ejecutándose en tu navegador.

La primera consulta descarga SmolLM2-135M. Después, recupera información de este portafolio y responde localmente en tu dispositivo; el texto que escribes no se envía a mi servidor.

iavega.local / SmolLM2-135M

Listo para iniciar

iavega@browser:~$ ./start-local-ai

Modelo: SmolLM2-135M-Instruct · RAG: perfil local · Motor: Transformers.js

Pregunta sobre Iam, sus casos o su investigación. La primera ejecución puede tardar mientras se descarga el modelo.

9años construyendo software
3frentes: web, backend y data
10→1minutos por registro tras optimización

Del producto visible a la infraestructura que lo sostiene.

01 / Casos

Tres problemas reales.
Producto y sistemas.

El contexto suficiente para entender la decisión técnica y el resultado. Los detalles sensibles de clientes se mantienen fuera del sitio.

Data platform

Un motor de ingestión para datos que no llegan limpios

Contexto
Distintos clientes entregan archivos heterogéneos y no siempre cumplen el contrato esperado.
Mi responsabilidad
Diseño del flujo ETL, modelo de validación y estrategia de almacenamiento.
Decisión
Separar la ingestión en capas bronze, silver y gold; conservar el dato original y detener registros inválidos antes de producción.
Impacto
Un proceso repetible para CSV, JSONL, PDF y Parquet, con errores aislados y trazabilidad desde la fuente.

Python · Airflow · PostgreSQL

Performance

De diez minutos a cerca de uno por registro

Contexto
El cliente reportó cerca de diez minutos de procesamiento por cada registro.
Mi responsabilidad
Diagnóstico del pipeline, medición por tarea y coordinación técnica con DevOps.
Decisión
Separar tiempo de cola y tiempo real de ejecución. La evidencia mostró una espera cercana a 25 segundos antes de cada tarea.
Impacto
El cliente reportó una reducción de ~10 a ~1 minuto por registro después del ajuste.

Airflow · Diagnóstico · QA

Investigación · SENTINEL AI

Evaluar agentes de seguridad sin regalar los datos

Contexto
El análisis de seguridad suele involucrar evidencia que no debería salir del entorno controlado.
Mi responsabilidad
Definición de arquitectura, pipeline de dataset y estrategia de evaluación para mi tesis UTP.
Decisión
Priorizar ejecución local, eventos auditables y un proceso separado para construir, revisar y versionar los datos de entrenamiento.
Impacto
Investigación en curso: convertir un SLM en una herramienta medible, reproducible y privada, no en otro chatbot.

SLM · QLoRA · Evaluaciones

02 / Criterio

Cómo tomo decisiones técnicas.

La experiencia senior se nota menos en la cantidad de herramientas y más en los riesgos que se detectan antes de escribir código.

Antes de construir

Entender el flujo completo

Una interfaz clara no compensa un proceso roto. Diseño desde la acción del usuario hasta el dato que queda almacenado.

Antes de optimizar

Medir la espera

Tiempo de cola, ejecución y acceso a infraestructura son problemas distintos. Los separo antes de proponer una solución.

Antes de automatizar

Dejar una salida humana

En flujos sensibles, una aprobación explícita y una evidencia auditable valen más que una automatización total.

03 / Trayectoria

Aprendí haciendo.

Senior Software / Data Engineer

Diseño soluciones para distintos clientes: servicios backend, automatización, ETL, validaciones, transformación con Airflow e inserción controlada en base de datos.

Backend / Data

Software Engineer · Intech Ideas

Desarrollo web, integraciones, APIs, automatización y procesamiento de datos para clientes. Durante esta etapa recibí el reconocimiento interno Rising Star.

Web / Software / Data

Developer

Desarrollo de producto y los fundamentos que todavía guían mi trabajo: entender el problema, reducir supuestos y entregar algo mantenible.

Product engineering

04 / En el laboratorio

SENTINEL AI

¿Puede un modelo pequeño ayudar a evaluar sistemas sin sacar información sensible del entorno?

Estoy convirtiendo esa pregunta en mi tesis: un flujo local para recolectar evidencia, construir datasets controlados, ajustar modelos con QLoRA y medir el resultado antes de confiar en él.

Arquitectura
Event-driven
Ejecución
Local-first
Estado
En diseño · 2026

05 / Contacto

Si necesitas construir un producto web o resolver el sistema complejo que existe detrás, probablemente tengamos algo de qué hablar.

Este espacio está preparado para añadir los canales de contacto definitivos.