IA y datos en producción
José Portero, AI / Data / ML Engineer. Diseño y despliego sistemas de IA y datos que convierten señales en decisiones en producción: del edge industrial y el modelo predictivo a la orquestación de agentes. Sector energético, más de cinco años.
Ver el portafolio- −33,2%
- menos de error (WAPE) en consumo frente al pronóstico crudo, en mi contribución a Delfos
- 11
- servicios supervisados en un edge propio
- 4
- proveedores de agentes en una flota
BESS, OMIE, Modbus, MILP, LightGBM, RAG, MCP, Docker, Redis, PostgreSQL.
Lucena (Córdoba) · teletrabajo o híbrido en Málaga
Agentes que se revisan entre sí
Proyecto propio: Agent OS y Orca
Agent OS coordina Claude Code, Codex, Antigravity y OpenCode con aislamiento por git worktree, revisión cruzada entre modelos y puertas de aprobación para todo lo que lleva riesgo.
Orca lo lleva a la operación: despacho desde Telegram, un router con presupuesto que deniega si falta política o coste, y un foro donde autor y revisor son de proveedores distintos.
- 4
- proveedores de agentes en la flota
- 74
- tests de Python
- 558+
- tests de TypeScript
Más sistemas en producción
11
servicios supervisados en el edge, y 11 fabricantes con driver Modbus propio
Trabajo en EnchufeSolar (I+D)
Estratego: edge de optimización energética
Sistema edge para gestionar y optimizar activos BESS y fotovoltaicos, desarrollado desde cero hasta producción sobre Raspberry Pi y Linux. Despliegue con Docker, auto-reparación, sincronización con la nube por RabbitMQ y un motor MILP que decide en el propio equipo.
20,28%
WAPE en consumo eléctrico; 16,97% en producción solar
Contribución a Delfos, plataforma de EnchufeSolar (42 commits de 498)
Pipelines de ML y predicción energética
Capa de ingesta con colas reactivas en Redis y recuperación de huecos, forecasting de precios OMIE con reentrenamiento y backtesting, y observabilidad del pipeline por CUPS. El −33,2% es frente al pronóstico crudo (30,34% a 20,28%).
681
commits y más de 131 PRs en tres meses, con QA por fases
Trabajo en EnchufeSolar (I+D)
Apps móviles y pipeline agéntico
Apps para comerciales e instaladores solares desde los diseños de Figma, con un pipeline agéntico Figma a Flutter y HTML/CSS. La de comerciales, validada en dispositivo real; backend FastAPI por capas.
Cómo trabajo
Tres reglas gobiernan lo que hago: que funcione de verdad, que sirva a más de uno, y que cada pieza se gane su sitio.
Prefiero diez líneas que entiendo a mil que solo compilan.
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Observabilidad y evaluación
Eventos por CUPS, alertas por umbral y evaluación con WAPE, MAE, RMSE y sesgo en cada modelo.
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Deriva y trazabilidad
Recalibración automática por deriva, QA por fases con informes de evidencia y revisión cruzada entre modelos.
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Despliegue y fiabilidad
Docker, servicios supervisados, auto-reparación y un breaker que abre tras tres fallos en 60 segundos.
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Seguridad, costes y latencia
Puertas de aprobación para lo arriesgado, presupuesto por ejecución y un planificador local como respaldo.
Ahora: la app para instaladores solares, con notificaciones push en curso, y estudiando Kafka y Databricks.