Backend & AI engineer · TypeScript/Node · MCP, agentes y extracción de documentos en producción
Corro una plataforma MCP en producción listada en Glama — desplegada en Cloud Run, escala a demanda: 61 herramientas que Claude, ChatGPT y Gemini operan para llevar un negocio real, con pagos y facturación reales incluidos. 3 pull requests mergeados en Mastra (27k★).
Disponible · Remoto · Horario US/EU · USD
Caso de estudio · en producción
Una plataforma de comercio multi-agente, chat-first, para negocios en Argentina. Expone un servidor MCP en producción con 61 herramientas que cubren todo el ciclo comercial — y cualquier cliente MCP puede operar un negocio real a través de él, con acceso multi-tenant autenticado por HMAC. Es el producto real — desplegado en Cloud Run, escala a demanda.
Facturación fiscal (AFIP/ARCA), pagos y links de pago de MercadoPago, logística (sandbox), catálogo, ventas, caja, y mensajería de WhatsApp vía la Meta Cloud API.
Un supervisor más sub-agentes especializados comunicándose sobre el protocolo A2A, con identidades de agente firmadas (Ed25519), orquestado con Google ADK y Gemini.
Next.js / TypeScript sobre Cloud Run con Postgres. Mutaciones idempotentes en los caminos de dinero, aislamiento por tenant, verificación de firma de webhooks, colas de tareas asíncronas.
Piezas públicas y verificables del mismo stack — código y endpoints reales que podés chequear, no una slide.
El servidor MCP de comercio argentino detrás de Velora: facturación AFIP/ARCA real (CAE en vivo), MercadoPago, logística (sandbox), catálogo y WhatsApp — 61 herramientas en 14 packs detrás de un único endpoint autenticado por HMAC, multi-tenant.
Las herramientas fiscales puras, sin auth, publicadas como manifiesto de servidor MCP standalone — registradas para que cualquier cliente compatible con MCP las descubra y conecte sobre Streamable HTTP.
Un motor de extracción de documentos en producción para un cliente: entran PDFs, sale JSON estructurado y validado, con guardrails determinísticos — un schema estricto, validación de forma en cada respuesta, y comportamiento fail-closed cuando un documento no cumple. Node.js/TypeScript y Express sobre Google Cloud Run, escala a cero.
También construí su harness de evaluación, que puntúa combinaciones de modelo y prompt en precisión, costo y latencia juntos sobre 40 documentos verificados a mano. Dos hallazgos que produjo: recortar el 55% del prompt costó 0,3 puntos de precisión (82,5% → 82,2%, mismos 736 campos), y el propio scorer estaba dejando caer del muestreo los documentos completamente fallados en vez de contarlos como cero — una métrica que solo mide lo que el sistema produjo no puede ver lo que omitió.
Un agente de Microsoft Teams enfocado en seguridad, sobre Outlook: mencionás @nanoclaw en un chat y lee tu mail y calendario, redacta emails, y crea eventos — con una allow-list fail-closed, un portón de confirmación antes de cada envío, y un sobre de datos no confiables alrededor de los resultados de las herramientas. Un loop de tool-use de Claude sobre el Microsoft 365 Agents SDK, usando el CLI de Outlook olk, con secretos en GCP Secret Manager sobre Cloud Run. El código es público.
La capa de orquestación multi-agente: un Supervisor más 8 sub-agentes A2A (firmados con Ed25519) sobre Google ADK, Vertex AI y Cloud Run — la postulación de Velora al concurso internacional de agentes de IA de Google.
Las herramientas detrás del trabajo — desde el diseño del protocolo hasta el deploy.
Formación, trayectoria, y la prueba de trabajo detrás de lo construido.
Técnico en Programación (título universitario) — Universidad Tecnológica Nacional (UTN), 2020–2022.
Traductor Público de inglés — Universidad del Aconcagua, Mendoza (2003–2008). Inglés a nivel profesional, casi nativo.
Velora · 2024 — actualidad. Diseñó, construyó y operó una plataforma de comercio multi-agente de punta a punta: producto, código, deploys, y respuesta a incidentes sobre Google Cloud.
Choreless — Backend Developer · 2025–2026 · Remoto. Construyó y mantuvo APIs REST en TypeScript y Node.js, diseñó esquemas relacionales y optimizó consultas SQL, e integró servidores MCP y agentes de IA en servicios de backend.
Open BSP — Remoto (US) · 2024–2025. Escribió y probó prompts para agentes de IA en producción.
Motor de extracción de documentos (proyecto para cliente) · 2026 — actualidad. Corriendo en producción, con un harness de evaluación que mide precisión, costo y latencia juntos.
Velora fue postulada al concurso internacional de agentes de IA de Google (2026), construida sobre Google ADK, el protocolo A2A, Gemini, y Cloud Run.
Claude Code como flujo de trabajo de primera clase: especificación, generación, revisión rigurosa, y testing. Así es como un solo desarrollador construyó y opera una plataforma MCP de 61 herramientas en producción. Yo dirijo; la IA ejecuta.
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Si estás construyendo servidores MCP, agentes de IA, o sistemas de producción que mueven plata real o documentos reales — y buscás a alguien que ya los construyó y los opera, y que mide si realmente funcionan — con gusto charlamos.