escenario de pruebas de carga
Documentado en un artículo de ingeniería de rendimiento.
Ingeniería de rendimiento · Sistemas backend · Entrega con IA
Hago que los sistemas complejos sean medibles, rápidos y entregables.
Lead Performance Engineer y constructor de productos. Rastreo cuellos de botella a través del stack, convierto arquitectura en software funcional y dirijo agentes de IA mediante entregas acotadas y revisables.
Disponible para roles senior de ingeniería y proyectos de consultoría enfocados.
Método
Un sistema es un conjunto de decisiones que puedes inspeccionar.
Cambia la lente, inspecciona un nodo y sigue cómo la dirección humana se convierte en un resultado verificado.
La dirección humana define el trabajo; la ejecución aislada crea evidencia para revisión.
Dirección humana
Intención antes de automatizar
Una persona establece objetivo, alcance, restricciones y condiciones de alto.
1/5
Evidencia
Evidencia, con contexto
Señales de trabajo documentado, no una pared de métricas vanidosas.
en el modelo de flujos de AgentOS
Un sistema de orquestación en desarrollo.
en la API Node de producción de Vitrina
El sitio público está disponible; el canal de WhatsApp de producción está pausado.
Trabajo seleccionado
Seis historias de sistemas
Seleccionadas por su rango: escala, restricciones, producto, orquestación y herramientas abiertas.
Práctica de ingeniería de rendimiento
Rendimiento a escala
Pruebas de carga y observabilidad para encontrar restricciones antes de que se conviertan en incidentes.
Leer caso de estudioSitio público disponible; canal de WhatsApp de producción pausado
Vitrina
Generador de sitios desde WhatsApp para negocios locales mexicanos, con un backend Node sin dependencias.
Leer caso de estudioEn desarrollo; todavía no está desplegado ni integrado por completo
MISO OS
Punto de venta en desarrollo: FastAPI es el backend del producto y Go compila y valida contratos.
Leer caso de estudioEn desarrollo activo
AgentOS
Sistema operativo agnóstico de agentes, en desarrollo, para entrega de producto dirigida por personas.
Leer caso de estudioCaso de estudio del portafolio de producto
MX Stock Analyzer
Producto bilingüe de análisis de acciones mexicanas construido sobre herramientas abiertas reutilizables.
Leer caso de estudioHerramientas de código abierto
Kit de rendimiento de código abierto
Herramientas abiertas para generar pruebas, ejecutar benchmarks e inspeccionar evidencia de rendimiento.
Leer caso de estudioMétodo
La IA cambia la velocidad. No es dueña de la decisión.
Claude y Codex operan dentro de un sistema de ingeniería dirigido por personas, con roles, contexto, aislamiento, revisión, verificación y autorización explícitos.
Una persona asigna el resultado. Claude planea o revisa; Codex ejecuta una tarea aprobada y acotada. Ninguno hereda autoridad en silencio.
Servicios
Intervenciones enfocadas
Para obtener una decisión, una línea base de rendimiento, un flujo con agentes más seguro o una porción acotada de producto.
01Precio fijo · 3–5 días hábiles
Diagnóstico de sistemas
Una lectura técnica enfocada de la restricción, la evidencia y el siguiente experimento.
InversiónMXN 10,000USD 500
Se descuenta de una Auditoría de rendimiento contratada dentro de 30 días.
Cotizar02Precio fijo · 2–3 semanas
Auditoría de rendimiento
Una revisión de carga, latencia y observabilidad con un plan de remediación priorizado.
InversiónMXN 30,000USD 1,500
Cotizar03Precio fijo · 3–4 semanas
Flujo de trabajo con agentes
Un flujo de IA dirigido por personas, diseñado alrededor de roles, controles y verificación.
InversiónMXN 50,000USD 2,500
CotizarExperiencia
Trabajo de sistemas a través del stack
Las bases de backend se convirtieron en práctica de rendimiento y después en liderazgo técnico.
- 01
Lead Performance Engineer
EPAM Systems
- Lidero estrategia de rendimiento para backends y sistemas distribuidos en cloud, con gates de calidad en CI/CD para reducir riesgo.
- Integro observabilidad y trabajo con ingeniería y liderazgo para encontrar restricciones, planear capacidad y crear prácticas repetibles.
- 02
Software Engineer
SailPoint Technologies
- Desarrollé pruebas de rendimiento con k6 sobre Kubernetes en AWS y participé en mejoras de latencia y asignación de recursos documentadas en el historial profesional.
- Exporté logs con CloudWatch y S3 para mejorar el monitoreo de sistemas con PostgreSQL.
- 03
Software Engineer
Globant Consulting
- Diseñé pruebas cloud con k6 para escenarios de hasta 100k RPS e integré pipelines asíncronos de CI/CD.
- Analicé resultados en New Relic para orientar recursos de Kubernetes en múltiples servicios.
Escritura
Notas de campo
Cómo las mediciones, fallas y restricciones de diseño cambian el sistema.
Entregar un SaaS sin node_modules
Lo que aprendí construyendo Vitrina, un generador de sitios desde WhatsApp para negocios mexicanos, sobre un backend Node escrito a mano y sin dependencias; y cómo Meta casi lo detuvo de un día para otro.
Un sistema operativo para agentes de IA
AgentOS coordina un organigrama de agentes con roles para llevar un producto desde un paquete de contexto hasta un MVP. Notas sobre su construcción y por qué los problemas interesantes son problemas de infraestructura.
Generar pruebas de carga desde OpenAPI con LLM
k6gen convierte una especificación OpenAPI en pruebas k6 ejecutables mediante un núcleo determinista y una pasada de LLM muy acotada. Por qué la parte aburrida importa más que la IA.
Trae el sistema que se niega a explicar su comportamiento.
Para roles de ingeniería, consultoría o una colaboración técnica precisa, comparte la restricción y la evidencia que ya tienes.