Antonio Caballero
- AI Engineer
- IA generativa · Agentes · RAG · LLMs
- Galapagar, Madrid, España
Desarrollo agentes, sistemas RAG y herramientas internas con LLMs para equipos de operaciones en banca corporativa. Ingeniero de Computadores, con formación en computación de alto rendimiento en C/C++.
Perfil
Ingeniero de IA con perfil híbrido técnico y de producto. Llevo soluciones de IA generativa de la idea a herramientas que usan equipos de operaciones en banca corporativa: agentes, RAG y automatización con LLMs. Priorizo arquitecturas ligeras, alcances de MVP realistas y diseños asistidos (la IA propone, la persona decide), que encajan en entornos regulados, y documento lo que construyo para que se adopte. Ingeniero de Computadores de formación, con base en computación de alto rendimiento en C/C++ (MPI, OpenMP, CUDA, OpenCL).
Stack Técnico
Lenguajes
- Python
- C
- C++
- Java
- Bash
Machine Learning
- PyTorch
- Scikit-Learn
- Transformers
-
Sentence Transformers - Whisper
-
YOLO
Datos
- NumPy
- Pandas
- Jupyter
Servicio y despliegue
- FastAPI
-
ONNX Runtime - Docker
HPC / Paralelismo
- CUDA
-
OpenCL -
OpenMP -
MPI
Bases de datos
- MongoDB
- Oracle
Herramientas
- Git
- Linux
- Anaconda
- VS Code
- Jira
Trayectoria
External Consultant
Abr 2026 — Actualidad · 7 mesesBBVA · vía Nfq Advisory, Solutions, Outsourcing
- Diseño y desarrollo de una aplicación web para visualizar el linaje de datos en el área de Transaction Reporting de CIB.
- Diseño y desarrollo de un dashboard de monitorización de la ejecución y la carga de los procesos en las plataformas internas del equipo.
- Desarrollo del backend y la API con Python y FastAPI.
- Conexión a bases de datos Oracle SQL y MongoDB.
- Redacción de manuales de usuario y documentación técnica de los entregables.
- Colaboración en una iniciativa interna de construcción de una Knowledge Base para la implantación del paradigma KDD.
- Python
- FastAPI
- Oracle SQL
- MongoDB
- Data Lineage
- Documentación técnica
AI Engineer · Associate
Sep 2025 — Actualidad · 1 año y 2 mesesNfq Advisory, Solutions, Outsourcing
- Desarrollo de un agente de IA, integrado como extensión de VS Code, que revisa la calidad de tickets de Jira y propone correcciones justificadas a partir de una base de conocimiento, con validación humana y aprendizaje del feedback de los revisores.
- Diseño de un copiloto de triaje de incidencias con RAG sobre histórico, en modo asistido y de solo lectura.
- Prototipo de un agente de clasificación de backlog con LLMs open-source (Llama vía Groq) y Streamlit, y propuesta de arquitectura serverless con LLMs para el enrutado de tickets.
- Skills reutilizables para una plataforma interna de IA: generación automática de presentaciones, wikis técnicas y playbooks.
- Portal de conocimiento que publica documentación en Markdown como páginas web en Google Sites (Apps Script, parser propio).
- Soluciones software para reconciliación en Factoring y planificación de procesos.
- Diseño de pruebas técnicas para procesos de selección.
- LLMs
- AI Agents
- RAG
- Python
- Extensiones de VS Code
- Streamlit
- Apps Script
Prácticas externas
Feb 2025 — Abr 2025 · 3 mesesUniversidad de Extremadura · Grupo ARCO
- Machine Learning para imputación de datos en secuencias biológicas.
- Automatización del flujo bioinformático en Python (Scikit-learn, BioPython, ETE3).
- Python
- Machine Learning
- Scikit-learn
- BioPython
- ETE3
Estudios
Master en Tecnologías del Lenguaje
Oct 2025 — PresenteUniversidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)
Grado en Ingeniería Informática — Ingeniería de Computadores
Sep 2018 — Jul 2025Universidad de Extremadura
TFG (Calificación: 10): Machine Learning para imputación de datos en secuencias biológicas.
- Protocolo ARP y comunicación Ethernet en la capa de enlace, en C.
- Detector de huellas dactilares con clasificación de minucias, en C++.
- Navegación robótica con un sistema doble de LiDAR 3D y programación basada en componentes con el middleware ZeroC Ice.
- Programa de cifrado simétrico y asimétrico con verificación de firmas.
- Redes neuronales convolucionales propias y fine-tuning de modelos preentrenados con PyTorch.
- Sistemas concurrentes y distribuidos en Java con gRPC.
- Computación paralela con OpenMP, MPI y OpenCL, computación gráfica con CUDA y vectorización SIMD (AVX-512, SSE4).
- Computación natural: lógica difusa, algoritmos genéticos y Ant Colony System.
- Arquitectura de computadores
- C
- C++
- Java
- OpenMP
- MPI
- OpenCL
- CUDA
- SIMD
- Sistemas en tiempo real
- Patrones de diseño
- Machine Learning
- Deep Learning
- PyTorch
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Ene 2025 — Feb 2025Universidad de Extremadura
Introducción a Machine Learning y Deep Learning
Nov 2024 — Dic 2024Universidad de Extremadura
Introducción al desarrollo de software cuántico
Jun 2024 — Jul 2024Universidad de Extremadura
Trabajo destacado
¿Hablamos?
Abierto a oportunidades en desarrollo de software, datos e IA.
antonio@antoniocaballero.dev