AI Full Stack Engineer | Python · FastAPI · Next.js · OpenAI

Del proceso manual al sistema que lo ejecuta.

Trabajé remotamente desde México para Handbook, una empresa de Estados Unidos, donde desarrollé features de una plataforma de AI workflow automation y trabajé directamente con clientes: levantar requerimientos, convertirlos en tareas y llevarlas a producción con FastAPI, PostgreSQL, Next.js, TypeScript y OpenAI Agents.

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Disponible de inmediato · CDMX · Remoto (CST) · AI Full Stack / AI Systems / Product Engineer

OpenAI Agents · Function calling · Structured outputsFastAPI · Next.js · PostgreSQLPytest · Jest · Playwright

Lo último que construí

Handbook, feb–jul 2026.

Plataforma de AI workflow automation para operaciones con handoffs, evidencia y SLAs. Lo que desarrollé:

Workflows cíclicos: guardas de iteración, recuperación, snapshots versionados e historial de ejecución
Intake conversacional con LLM y transcripción de audio para generar workflows
Editor visual de grafos (React Flow + ELK.js) con colaboración en tiempo real y autosave

Último rol

AI Full-Stack Engineer en Handbook

Feb–jul 2026 · Remoto desde México.

Stack principal

Python y TypeScript

FastAPI y PostgreSQL en el backend; Next.js y React en el frontend.

Experiencia

3+ años

Del requerimiento con el cliente a producción: producto, datos e IA.

Quién soy

Del requerimiento a producción.

Llevo tres años construyendo software que opera negocios: soporte automatizado con LLMs, pipelines de datos, plataformas de workflows y una elección digital. Antes de escribir código, hablo con quien opera el proceso.

En corto

Hablo con el cliente, modelo el proceso, construyo el sistema.

Producto con Next.js y TypeScript; backend con FastAPI o Nest.js sobre PostgreSQL; orquestación de datos con Airflow; y LLMs con agentes, structured outputs y human-in-the-loop.

FastAPI + Pydantic + SQLAlchemy y Nest.js, sobre PostgreSQL
OpenAI Agents con structured outputs y human-in-the-loop
Pruebas y CI como base: Playwright, Pytest, Jest, GitHub Actions

Último rol

AI Full-Stack Engineer en Handbook (AIPlaybookHQ), feb–jul 2026

Base

Ciudad de México · remoto o híbrido

Especialidad

LLM workflows: agentes, function calling, structured outputs y human-in-the-loop

Busco

AI Full Stack, AI Systems o Product Engineer — disponible de inmediato

Levanto requerimientos con el cliente

Hablo directamente con clientes y operadores: qué hacen, dónde se atora, qué evidencia necesitan. De ahí salen las tareas técnicas y los workflows a automatizar.

LLMs en producción

Integro LLMs al flujo operativo con function calling, structured outputs, trazabilidad y puntos de intervención humana.

Datos y calidad de base

DAGs en Airflow para analytics, ETL confiable y cultura de pruebas: Playwright, Pytest, Jest, React Testing Library, MSW, Pyright y Ruff.

Casos reales

Cuatro sistemas en producción, en industrias distintas.

Workflows con LLMs, soporte automatizado, pipelines de analytics y una elección digital: cada caso con contexto, mi rol exacto y lo que quedó funcionando.

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Sitio web

handbookai.io

Plataforma de ejecución guiada para procesos complejos con handoffs, evidencia, SLAs y trazabilidad.

Caso activo

Workflow automation con LLMs en Handbook

Plataforma que convierte procesos con handoffs, evidencia y SLAs en ejecución guiada. Desarrollé features del workflow builder y coordiné entregas con clientes — FastAPI, PostgreSQL, Next.js, React y OpenAI Agents.

FastAPIOpenAI AgentsNext.jsPostgreSQL

Rol

AI Full-Stack Engineer · Product Architecture & LLM Systems

Empresa / contexto

Handbook / AIPlaybookHQ

Periodo

Feb 2026 - Jul 2026

Problema

Operaciones de manufactura, banca y seguros viven en correos y hojas de cálculo: pasos que se pierden, SLAs sin seguimiento y cero trazabilidad de quién hizo qué.

Mi rol

Desarrollo full stack y coordinación con clientes: levantaba y clarificaba requerimientos, los convertía en tareas priorizadas y coordinaba la entrega.

Lo que construí

Workflows cíclicos con guardas y snapshots, intake con LLM y transcripción de audio, formularios dinámicos sobre case schemas, integraciones HTTP configurables, plantillas de correo (Gmail, Outlook, Zoho) y colaboración en tiempo real.

Lo que quedó funcionando

Ejecución de workflows con ciclos: guardas de iteración, recuperación, snapshots versionados e historial.
Intake conversacional con LLM e ingesta/transcripción de audio para convertir fuentes no estructuradas en workflows ejecutables.
Editor visual de grafos (React Flow + ELK.js) con colaboración en tiempo real, autosave y optimizaciones de drag/serialización.
Formularios dinámicos sobre case schemas e integraciones HTTP configurables con mapeos de request/response.
Pruebas en backend y frontend con Pytest, Jest, React Testing Library, MSW y Playwright.

Proyectos personales

Demos técnicas que puedes probar.

Experimentos construidos para practicar conceptos concretos. Cada proyecto incluye una demo funcional y el código fuente.

concurrencia / Web Workers

Concurrencia aplicada a un juego web

Juego web con PvP local y modo Zombie. La lógica de movimiento, persecución y tiempo se reparte entre Web Workers para mantener el ciclo principal de Phaser enfocado en renderizado y colisiones.

JavaScriptPhaser 3ReactWeb WorkersVite

pouv2.netlify.app · Abrir

Abrir juego en pantalla completa Ver código en GitHub

Cómo está implementado

Workers independientes procesan los controles de ambos jugadores, la persecución del zombie y el temporizador.
El estado viaja con postMessage; Phaser conserva el renderizado y las colisiones en el hilo principal.
Incluye PvP con WASD y flechas, además de supervivencia Zombie durante 60 segundos.

Cómo trabajo

El proceso que usé en Handbook, en Agora y con cada cliente.

Lo que hago todas las semanas para que un proceso operativo termine corriendo solo.

Entiendo el proceso con quien lo opera

Antes de escribir código hablo con el cliente: qué se hace, quién lo hace, dónde se atora y qué evidencia se necesita. De ahí salen requerimientos priorizados.

Modelo el workflow completo

Etapas, reglas, handoffs, SLAs y puntos de intervención humana. El LLM entra donde aporta, con structured outputs y trazabilidad.

Entrego con pruebas y métricas

CI en GitHub Actions, pruebas con Playwright, Pytest y Jest, y métricas de impacto: porcentaje automatizado, errores en producción, tiempos de carga.

Resultados

Resultados medibles por proyecto.

Cada métrica viene de un proyecto específico, con su contexto.

Nanti · 2024

40% del soporte automatizado

Flujos con OpenAI conectados a WhatsApp y tawk.io, operando en producción.

Agora · 2024-2026

25% menos errores en producción

TypeScript, Redux y arquitectura type-safe en toda la capa de producto.

Agora · 2024-2026

20% menos tiempo de carga

Librería de componentes escalable con Next.js y Tailwind CSS.

Zona Sana · 2023

12% menos abandono

Formularios complejos de farmacia rediseñados en Next.js, medidos sobre el flujo completo.

Stack

Con qué trabajo.

Seis áreas: lo que uso en producción y lo que he operado antes.

Área

IA y automatización

OpenAI APIOpenAI AgentsClaudeFunction callingStructured outputsHuman-in-the-loopTensorFlow / Keras

Área

Backend

PythonFastAPIPydanticSQLAlchemyAlembicNode.jsNest.jsExpress.jsArquitectura hexagonal

Área

Frontend

Next.jsReactTypeScriptTailwind CSSReact Flowshadcn/uiReact QueryReact Hook FormZodReduxAngular

Área

Datos y bases de datos

PostgreSQLMySQLRedisApache AirflowETLpandas

Área

Testing y calidad

PlaywrightPytestJestReact Testing LibraryMSWPyrightRuff

Área

DevOps, tiempo real e integraciones

DockerGitHub ActionsAWSVercelWebSocketsServer-Sent EventsGmail / Outlook / ZohoWhatsApp

Credenciales

Formación, certificaciones e idiomas.

La base formal detrás de la práctica: ingeniería de software, cloud y UX.

Educación

Base formal en software y programación aplicada para diseñar y mantener sistemas en producción.

Ingeniería de Software — Universidad Politécnica de Chiapas
Técnico en Programación — CETIS 138 (2020)

Certificaciones

Cloud, UX y fundamentos de redes que complementan la práctica full stack.

AWS Academy: Cloud Architecting, Cloud Foundations, Cloud Security Foundations e Introduction to Cloud
Google UX Design Specialization (2024)
Cisco: Cybersecurity, Networking y Operating Systems (serie de fundamentos)

Idiomas y disponibilidad

Trabajé a diario en inglés, por escrito y hablado, con un equipo de Estados Unidos.

Español nativo
Inglés profesional: uso diario en un equipo de EE. UU. durante 2026
Disponible de inmediato para roles remotos e internacionales

Badges verificados

Las más relevantes para roles de cloud y sistemas; el resto está en mi perfil de Credly.

Contacto

Busco mi siguiente equipo.

Disponible de inmediato. Puedo mostrarte los casos y cómo los construí. Roles remotos de AI Full Stack, AI Systems o Product Engineer, en español o inglés.

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