marisame_

// curriculum_vitae

Raul Vasquez

Ingeniero de Machine Learning · Sistemas de IA

rulivas26@gmail.comOaxaca de Juárez, Méxicogithub.com/marisame254

// resumen

Ingeniero de Machine Learning con sólida experiencia en IA, ingeniería de datos y cloud computing. Especializado en diseñar, optimizar y desplegar sistemas de ML escalables y aplicaciones full-stack. Construyo arquitecturas avanzadas basadas en agentes y sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) con LangChain/LangGraph, integrando orquestación de herramientas, memoria persistente y flujos human-in-the-loop.

// habilidades

Agentes de IA y Orquestación

LangGraph (checkpointer, store, HITL middleware)LangChain agents (deepagents, create_agent)Tool orchestration & multi-step reasoningStreaming token responses (SSE / WebSocket)

RAG y Búsqueda Vectorial

PGvector, ChromadbHugging Face & Ollama embeddingsHybrid retrievalDocument chunking & ingestion

MCP (Model Context Protocol)

MCP servers (fastapi-mcp, FastMCP)MCP clients (MultiServerMCPClient)MCP Oauth & API key authentication

Backend y Datos

FastAPISQLAlchemy async + asyncpgAlembicPostgreSQL, SupabaseRedisJWT + refresh tokensPolymorphic RBACMulti-tenant architecture

ML y Deep Learning

TensorFlowPyTorchScikit-learnKerasVision-Language models (X-CLIP)LLM fine-tuning (LLaMA)Prompt engineering

Frontend

ReactNext.js (App Router)React Router v7TailwindCSSTypeScript

Cloud y DevOps

AWSDockerKubernetesCI/CD (Python + Bash)

Lenguajes y Herramientas

PythonTypeScriptGo (GraphQL)SQLuvpnpmGit

// experiencia

Desarrollador Full-Stack e Ingeniero de IA

2025 – Presente

W3bInnovation · Remoto

  • ›Diseñé y desplegué arquitecturas de agentes inteligentes con LangChain y LangGraph — flujos de agentes, orquestación de herramientas, memoria persistente (checkpointer + store en PostgreSQL) y pipelines de decisión estructurada.
  • ›Construí sistemas RAG multi-tenant con pgvector y embeddings de Ollama, mejorando la consistencia factual y la trazabilidad de la IA conversacional para clientes empresariales.
  • ›Implementé un servidor MCP (fastapi-mcp) que expone herramientas de proyectos, documentos y RAG a agentes externos — con autenticación por API key, permisos con scope y logging de requests.
  • ›Desarrollé servicios FastAPI para inferencia de LLM, autenticación, gestión de sesiones y orquestación del ciclo de vida de agentes; diseñé un sistema RBAC polimórfico con herencia de permisos por recurso (organización → proyecto → conversación).
  • ›Construí frontends en React + TailwindCSS + React Router v7 con streaming por WebSocket para respuestas en tiempo real, indicadores de uso de herramientas e interrupciones human-in-the-loop.

Ingeniero de Machine Learning

2022 – 2024

Datyra · San Diego, EE.UU.

ML y Modelado de Datos

  • ›Desarrollé y desplegué sistemas de ML escalables con TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y Keras: regresión, clasificación, clustering.
  • ›Hice fine-tuning de modelos vision-language y LLM (X-CLIP, LLaMA) para detección de objetos, comprensión semántica y generación de respuestas específicas de dominio.
  • ›Construí sistemas basados en LLM para reportes automatizados, análisis estructurado de datos e interfaces conversacionales mediante prompt engineering y pipelines RAG personalizados.

Cloud y Datos

  • ›Gestioné PostgreSQL, MySQL, MongoDB; diseñé arquitecturas escalables en AWS y Azure.

Automatización y Despliegue

  • ›Diseñé pipelines automatizados de entrenamiento/validación/despliegue (Python + Bash, CI/CD); desplegué apps containerizadas con Docker y Kubernetes.

Software y Web

  • ›Implementé servicios GraphQL en Go; integré pagos con Stripe y sistemas de referidos; construí autenticación RBAC segura.

Productividad y Visualización

  • ›Construí dashboards y herramientas internas con Apache Superset, Mercury y Retool; gestioné la segmentación de audiencias con Mailchimp.

// proyectos

Lyra

Agente CLI en Python con integración de herramientas MCP, memoria persistente (filesystem + PostgreSQL), modelos configurables (Ollama local + cloud) y gestión de threads.

PythonDeepAgentsMCPOllamaPostgreSQL
mcp-servers

Plataforma de chat sobre LangGraph + Chainlit + MCP. Usa AsyncPostgresSaver/Store, middleware de resumen / HITL / todo-list, e integración multi-server con MCP.

LangGraphChainlitMCPOllamaPostgreSQL
Enterprise RAG Platform

Proyecto de cliente (anonimizado). Backend en FastAPI con LangGraph SDK; frontend React Router v7 + Tailwind v4. RBAC polimórfico, servidor MCP con API keys, compartir conversaciones, streaming de tokens por WebSocket.

FastAPILangGraph SDKReact Router v7pgvectorfastapi-mcp

// educación

Maestría en Robótica

Universidad Tecnológica de la Mixteca

2019 – 2021

Licenciatura en Mecatrónica

Universidad Tecnológica de la Mixteca

2014 – 2019

// idiomas

  • EspañolNativo
  • InglésAvanzado

// certificaciones

  • ✓Applied Data Science with Python Specialization (Mar 2022)
  • ✓SQL and PostgreSQL: The Complete Developer's Guide (Feb 2022)
  • ✓IBM Data Engineering Specialization (Feb 2022)
  • ✓NoSQL, Big Data, and Spark Foundations Specialization (Abr 2022)
  • ✓BI Foundations with SQL, ETL, and Data Warehousing Specialization (Abr 2022)
  • ✓Python for Everybody Specialization (Feb 2022)