área · AI Engineering
Trabajo con IA con rastro de artefactos: workflows spec-first con Claude Code integrados al issue tracker, y producto sobre una plataforma de extracción documental con LLM.
◆ ExtractionDemo
Pulsa «Extraer»: el JSON se arma campo por campo, como llega desde el modelo, y cada campo resalta de qué parte del documento salió. En producción, esa trazabilidad es lo que permite auditar un veredicto.
SOLICITUD DE PÓLIZA · SEGURO DE GASTOS MÉDICOS
Solicitante: Ana Ejemplo Ruiz
RFC: EERA850101XX0 · Fecha de nacimiento: 01/01/1985
Domicilio: Calle Ficticia 12, Col. Centro, C.P. 00000
Ocupación declarada: Ingeniera de software
Suma asegurada solicitada: $ 2.000.000 MXN
extraction.jsonen espera
Ticket en Jira
La tarea llega con su plantilla de requerimientos y contexto técnico.
Claude Code
Trabaja sobre el repo siguiendo la especificación (spec-first).
Validar docs
Verifica en el repo los requisitos de documentación del ticket.
Cerrar ticket
Si todo está, marca el ticket como completo.
Demo con datos ficticios: nada de clientes reales ni de producción.
Extracción documental con LLM en producción dentro de un módulo AML/KYC, con un veredicto auditable por cada validación.
Leer el case study →Integrado con el issue tracker: valida los requisitos de documentación en el repo y cierra los tickets.
Revisión endpoint por endpoint de un backend legado de 339 endpoints, con verificación cruzada de cada hallazgo antes de declararlo.
Responsable de punta a punta
Módulo AML/KYC de una plataforma de seguros (art. 492): ingiere los adjuntos de una solicitud, los clasifica, extrae sus campos, ejecuta validaciones y guarda un veredicto con el motivo de cada una.
Respondo en español o en inglés.