AI Engineer | GenAI & AI Agents Developer | Software Architect
Soy Analista Programador Universitario y estudiante avanzado de la Licenciatura en Sistemas (UNLP). Combino una sólida base en ingeniería de software, arquitectura de backend e infraestructura con una profunda especialización en el desarrollo de Agentes de IA autónomos, orquestación de sistemas multi-agente, arquitecturas RAG avanzadas y seguridad en GenAI.
Me enfoco en llevar soluciones de IA generativa desde el prototipo hasta entornos productivos, robustos y gobernados.
| Área | Tecnologías & Herramientas |
|---|---|
| Agentes & Orquestación GenAI | LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Model Context Protocol (MCP), FastMCP, Multi-Agent Systems. |
| RAG & Vector Search | Advanced RAG, Hybrid Search, AutoMergingRetriever, Qdrant, Milvus, pgvector, Solr. |
| Gobernanza & Seguridad en IA | Threat Modeling en Agentes, Open Policy Agent (OPA/Rego), IAM & Service Accounts, Authelia. |
| LLMs & Inferencia | OpenAI API, Gemini, Claude, Modelos Open-Source (Llama, Qwen, DeepSeek), Ollama, Groq. |
| Backend & Cloud | Python (FastAPI, Flask, Django), Java (Spring Boot), Docker & Compose, GCP (Vertex AI, Cloud Run), Traefik. |
| Bases de Datos & Almacenamiento | PostgreSQL, Redis, Neo4j, MinIO (S3 Compatible). |
Implementación de un sistema multi-agente seguro enfocado en operaciones financieras, aplicando patrones de gobernanza, control de acceso y mitigación de amenazas (Confused Deputy, Data Poisoning).
- Seguridad & Autorización: Integración de políticas desacopladas con Open Policy Agent (OPA) y Rego para control granular de invocación de herramientas (Tool-calling guardrails).
- Despliegue e Infraestructura Cloud: Arquitectura preparada para GCP utilizando identidades de servicio restringidas y entornos containerizados con Docker.
- Trazabilidad: Monitoreo y auditoría de decisiones y llamadas a APIs externas por parte de los agentes.
Tecnologías: Python, LangGraph / Agentes, GCP, Open Policy Agent (OPA), Docker, FastAPI.
🔗 Repositorio: financial-agent-governance-gcp
Sistema RAG enterprise-grade para la recuperación precisa y contextualizada de tickets, incidencias y documentación técnica sobre entornos Redmine.
- Retrieval Avanzado: Implementación de búsqueda híbrida (Hybrid Search: Dense + Sparse) y pipeline de AutoMergingRetriever para preservar el contexto jerárquico de la información.
- Vector Store & Indexing: Almacenamiento y búsqueda vectorial de alta velocidad utilizando Qdrant.
- Arquitectura End-to-End: Backend desacoplado en FastAPI con frontend reactivo en Angular, empaquetado integralmente con Docker Compose.
Tecnologías: LlamaIndex, Qdrant, Python (FastAPI), Angular, Docker, Hybrid Search.
🔗 Repositorio: Redmine-RAG-Project
Plataforma de orquestación de servicios y agentes inteligentes orientada a la interoperabilidad entre repositorios y fuentes de datos institucionales/académicas.
- Flujos Cíclicos de Estado: Diseño de grafos de decisión complejos y manejo de memoria conversacional/ejecución con LangGraph.
- Ecosistema Model Context Protocol (MCP): Creación e integración de servidores FastMCP para estandarizar la interacción entre herramientas externas y el grafo de ejecución.
Tecnologías: Python, LangGraph, Model Context Protocol (MCP), GenAI, FastMCP.
🔗 Repositorio: LangGraph
Colección de proyectos aplicados de modelado predictivo y procesamiento profundo.
- Detección de Fraude Financiero: Pipeline ETL integral y entrenamiento de Autoencoders no supervisados para la identificación de anomalías en transacciones.
- Computer Vision: Clasificación de patrones visuales mediante CNNs y técnicas de agrupamiento (Clustering).
Tecnologías: Python, PyTorch / TensorFlow, Scikit-learn, Pandas.
🔗 Repositorios: Machine Learning | Data Engineering
- Licenciatura en Sistemas — Universidad Nacional de La Plata (UNLP)
En etapa de Tesis de Grado. Orientación en Inteligencia Artificial, Sistemas Distribuidos y Bases de Datos Avanzadas. - Analista Programador Universitario — Universidad Nacional de La Plata (UNLP) (2025)
- Seguridad en Agentes de IA: Amenazas, Riesgos y Gobernanza — Facultad de Informática, UNLP
Especialización en threat modeling, políticas de ejecución seguras y defensas contra inyecciones y fugas en sistemas basados en LLMs.
- LinkedIn: Santiago Fierro
- Correo: santiago.fierro99@gmail.com
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