Abierto a roles backend senior y staff · Remoto · UTC-6
Ingeniero Backend Senior construyendo sistemas confiables en Python, AWS e IA conversacional.
Soy Adrian Romo. Más de 8 años construyendo APIs escalables en Python, arquitecturas en AWS Lambda e IA conversacional para agentes virtuales de soporte empresarial: flujos de voz con Amazon Connect y Lex, automatización basada en NLP e integraciones omnicanal con Slack, Microsoft Teams, Google Chat y Webex.
Experiencia
40-60%
Reducción del volumen de llamadas al help desk en el agente virtual empresarial de Resolve Systems.
Cero vulns críticas
En integraciones empresariales, sostenido durante 2 años.
8+ años
Ingeniería backend en SaaS empresarial, herramientas fintech y automatización de voz.
Trabajo seleccionado
Casos de estudio de ingeniería
Arquitectura backend, integraciones de voz en producción e IA con evidencia. Cada caso presenta mi rol, restricciones, decisiones y resultados.
Framework de Integración Omnicanal — Caso de Estudio Laboral
Un único método Factory para Slack, Teams, Google Chat y Webex en Resolve Systems
Agente de Voz IVR — Estudio de Caso Laboral
Integrando conversaciones asíncronas de chatbots en flujos IVR de Amazon Connect en Resolve Systems
Homelab Segundo Cerebro
Una capa de memoria compilada que responde preguntas de infraestructura en 2-5K tokens, con citas
Textos
Textos técnicos recientes
Notas de arquitectura, registros de proyecto y reflexiones de ingeniería.
Enseñando a un sistema a decir “No sé
Lo más útil que hace mi cerebro de homelab es negarse a responder. Con base o bloqueado: cada afirmación cita el hecho que la originó, o nunca llega a mí.
Un segundo cerebro que se niega a adivinar
Responder una pregunta operativa le costaba a un modelo local un volcado de 30-50K tokens. Construí una capa de memoria compilada que lo hace en 2-5K y se bloquea cuando no puede citar una fuente.
Construyendo Integraciones de Voz sobre Chatbots Asíncronos
¿Qué se rompe cuando enfrentas un chatbot asíncrono con Amazon Connect + Lex, y cómo mantener la latencia, la interrupción y la transferencia de contexto en un nivel razonable?
Experiencia técnica
Con qué trabajo
Herramientas y plataformas que utilizo, agrupadas según dónde aparecen en el trabajo.
Backend
- Python
- Django
- Flask
- REST APIs
- Celery
- Object-Oriented Programming
- Pytest
Cloud / AWS
- AWS Lambda
- Multi-region deployments
- S3
- IAM
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- CI/CD pipelines
Voz / IVR
- Amazon Connect
- Amazon Lex
- Amazon Polly
- Speech-to-text / Text-to-speech
- NLP
- Asynchronous IVR flows
Integraciones
- Slack
- Microsoft Teams
- Google Chat
- Webex
- Enterprise application integration
- Authentication / MFA
- Secrets handling
Bases de datos / Infraestructura
- Postgres
- Redis
- SQL
- Schema design
- Data migration
- Performance optimization
- SonarQube
Sobre mí
Cómo trabajo
Me enfoco en sistemas backend donde la confiabilidad, la seguridad y la mantenibilidad no son negociables: APIs que aguantan escala empresarial, integraciones que sostienen carga real de producción e infraestructura de voz que atiende el tráfico de soporte sin concesiones.
Valoro la arquitectura clara, los patrones seguros por defecto, los frameworks reutilizables sobre los parches repetidos y el código que otros ingenieros puedan modificar sin riesgo. Trabajo de forma cross-funcional con producto, QA y UX, lidero code reviews y despliego en entornos multirregión de AWS Lambda.
Más sobre míContacto
Abierto a roles senior de ingeniería backend.
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