AI PRODUCT ENGINEER · FULL STACK CON IA · DISPONIBLE

Construyo productos con IA de punta a punta, con código que se puede mantener.

TypeScript, React, Node.js y NestJS para el producto; LLMs y agentes donde aportan. Trabajo remoto para Latinoamérica y España, y estoy disponible para empezar ya.

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Cómo trabajo con IA

Trabajo con ODD (Organic Driven Development), un flujo sobre Gentle Shell: los agentes escriben código, yo decido, pido y verifico. Cada pedido sigue los mismos seis pasos y deja un rastro que se puede revisar.

  1. Autorizo y entiendo

    Leo el pedido y separo qué es un cambio y qué es una pregunta. Si falta una decisión de producto, hago una sola pregunta y espero.

    Alcance claro

  2. Exploro antes de proponer

    Leo el código que voy a tocar y la memoria del proyecto en Engram: decisiones, errores ya resueltos y convenciones.

    Contexto con evidencia

  3. Escribo el documento de la feature

    Un archivo en odd/tasks con las specs citando el pedido textual, las tareas y un registro de cada decisión. Es lo que leen los agentes.

    Specs · Tareas · Log

  4. TDD, tarea por tarea

    Primero el test que falla, después el código y el test en verde. Delego a agentes las tareas independientes, cada uno con archivos permitidos que no se pisan.

    RED → GREEN

  5. Verifico según el riesgo

    Si toca seguridad, datos o contratos, corre un verificador independiente y una revisión adversarial. Si no, me alcanza con mis propios checks.

    Verificación independiente

  6. Cierro y dejo registro

    Commits chicos de unas 400 líneas con Conventional Commits, un reporte de qué se probó y qué no, y lo aprendido guardado en Engram.

    PRs chicos · Memoria
Casos reales con ODDLo que dejó el proceso en cada proyecto: specs escritas con el pedido textual, decisiones registradas y escala del resultado.
ProyectoSpecsDecisiones registradasEscalaQué demuestraFuente
Producto con LLMlaburo 27 48 180 tests Dos revisores independientes auditaron seguridad y resiliencia antes del primer mail. Repo privado
SaaS para cafésUNNA 21 49 1.400 tests Mercado Pago, ARCA y pedido anticipado revisados por separado antes de entrar. Documento ODD 
Datos abiertosCongreso Abierto 39 47 442 páginas Emparejamiento de nombres fijado con casos reales como tests antes de publicar. Documento ODD 
Estudio de videoMr.Mauroo Studio 23 692 3.300 tests Ningún video se renderiza si el crítico automático le pone menos de 8. Repo privado

Herramientas de todos los días

  • Gentle ShellOrquesta los agentes y el flujo ODD
  • ClaudeEl modelo que escribe y revisa código
  • Subagentesexplore, worker y verify: investigan, implementan y verifican en paralelo
  • EngramMemoria de decisiones entre sesiones
  • gentle-designCanvas para diseñar y comentar pantallas
  • GitHub ActionsCI en cada PR

Lo que no delego

  • La arquitectura y los límites entre módulos
  • Las decisiones de producto
  • Cualquier envío, publicación o deploy
Artículo · 10 minCómo trabajo y para qué uso hexagonal, DDD, SRP y DRY

Casos de estudio

PRODUCTO CON LLM · 2026

laburo

Go, Bubbletea, SQLite, LLM, Gmail API, OAuth, Exa

Código privado

Del artículo

Cómo lo organicé con ODD →Por qué usa puertos y adaptadores →

Problema

Postularse a 10 trabajos por día con mensajes personalizados toma horas, los mails escritos con IA se reconocen al instante y conseguir clientes freelance sin hacer spam es difícil.

Qué hice

  • TUI y daemon en Go que buscan empleo, pedidos freelance y clientes en fuentes en español, canales de Telegram y posts públicos de LinkedIn a través de la API de búsqueda Exa, sin entrar a LinkedIn.
  • Solo guarda contactos con email válido (formato, listas negras de relleno y casillas temporales, registro MX por DNS) y filtra por idioma y por mi stack.
  • Redacción con un LLM a partir de un perfil verificado y de textos reales míos, con control estilométrico y guardas contra prompt injection: el texto del aviso es dato, nunca instrucción, y se rechazan links, emails o teléfonos ajenos.
  • Envío por Gmail API con OAuth PKCE y solo permiso de envío, token en el Keychain, tope diario en SQLite y envíos dudosos bloqueados para no mandar dos veces.
  • Prospección B2B con reglas legales por país: solo Argentina, Chile, Colombia, México y Uruguay, direcciones genéricas, un mail por empresa, pie legal y lista de bajas.
Algoritmo claveAnálisis estilométricovariación del largo de las oraciones, muletillas de IA y comienzos repetidos para que cada mail suene humano.Cómo funciona →

Resultado

En uso real: las primeras postulaciones salieron el 3 de noviembre de 2026. 180 tests en 10 paquetes, hecho con TDD y revisiones independientes de seguridad y resiliencia.

COFUNDADOR TÉCNICO · 2026

Plataforma healthtech (confidencial)

NestJS, Next.js, TypeScript, PostgreSQL, Drizzle, Playwright, AWS (S3, KMS, IAM)

Código privado

Del artículo

Contextos delimitados →

Problema

Manejar historias clínicas exige privacidad real: aislamiento por paciente, consentimiento auditable y cero tolerancia a filtraciones.

Qué hice

  • Monolito modular en NestJS y Next.js con arquitectura hexagonal por contextos (auth, consentimiento, registros clínicos).
  • PostgreSQL con Row Level Security forzado, cifrado AES-256-GCM y HMAC determinístico para búsquedas, MFA TOTP para profesionales.
  • Consentimiento con historial append-only, CSP, rate limiting y tests E2E con Playwright sobre un stack real descartable.
  • Backups cifrados en AWS: S3 con SSE-KMS, Object Lock y versionado, usuario IAM de mínimo privilegio y restauración completa probada.
  • Definí la arquitectura y orquesté agentes de IA, revisando cada PR antes del merge.
Algoritmo claveÍndice ciego con HMACbuscar por DNI o email sin descifrar los datos sensibles.Cómo funciona →

Resultado

Más de 800 PRs chicos revisados y auditorías internas de seguridad, SRE y privacidad. Código privado por acuerdo de confidencialidad.

PRODUCTO SAAS · DEMO PUBLICADA

UNNA

NestJS, Next.js, TypeScript, Prisma, PostgreSQL, Mercado Pago

Demo en vivo de UNNACódigo fuente de UNNA

Del artículo

Arquitectura hexagonal en UNNA →Agregados y value objects →

Problema

Un café take away necesita vender rápido en el mostrador, cobrar con QR, facturar y controlar caja y stock sin pagar un sistema pensado para restaurantes grandes.

Qué hice

  • Monorepo con NestJS, Prisma y PostgreSQL y una web en Next.js, con el dominio en un paquete propio y arquitectura hexagonal.
  • Cobro con QR de Mercado Pago: cada café conecta su cuenta por OAuth, los tokens se guardan cifrados y el webhook firmado registra cada pago una sola vez.
  • Facturación electrónica ARCA con numeración correlativa protegida, pedido anticipado con pago online, modo hora pico y pantalla pública de pedidos.
  • Bloqueos de fila en Postgres para pagos, stock y edición del negocio, y sesiones con tokens rotativos de un solo uso.
Algoritmo clavePaginación por cursor y reservas por tiempolistas de miles de pedidos en milisegundos y numeración ARCA sin duplicados con dos cajas a la vez.Cómo funciona →

Resultado

Demo pública funcionando en Vercel, Render y Supabase. Más de 1.400 tests y CI en GitHub Actions.

DATOS ABIERTOS · SITIO PUBLICADO

Congreso Abierto

Astro, TypeScript, datos abiertos, GitHub Actions

Sitio en vivo de Congreso AbiertoCódigo fuente de Congreso Abierto

Problema

Los datos del Congreso argentino están repartidos en varias fuentes oficiales, con formatos distintos y nombres que no coinciden entre sí.

Qué hice

  • Sitio estático en Astro con 442 páginas generadas en build desde los datos abiertos de Diputados y la API del Senado.
  • Emparejamiento de nombres entre fuentes para relacionar viajes, comisiones, proyectos y votaciones con cada legislador.
  • Comparación de viajes por bandas de distancia, búsqueda global y fichas relacionadas por bloque, provincia y comisión.
  • Snapshot de datos versionado y actualización semanal automática con GitHub Actions.
Algoritmo claveJaro-Winkler y estadística robustaemparejar nombres entre fuentes oficiales (99,6 % en comisiones) y comparar viajes con mediana y MAD.Cómo funciona →

Resultado

Sitio público con datos de diputados, senadores, viajes, proyectos, comisiones y votaciones.

ESTUDIO DE VIDEO CON CÓDIGO · CANAL ACTIVO

Mr.Mauroo Studio

TypeScript, Remotion, Zod, agentes de IA, YouTube Data API

Canal de YouTube de Mr.Mauroo StudioPágina de LinkedIn de Mr.Mauroo Studio

Problema

Producir videos semanales para YouTube y LinkedIn a mano no escala, y la IA sin control da piezas genéricas.

Qué hice

  • CLI propio (mrm) en TypeScript que valida cada plan con Zod antes de producir nada.
  • Storyboard y crítico automático con nota mínima antes de renderizar con Remotion.
  • Del mismo plan salen el video largo, Shorts, la pieza de LinkedIn y carruseles.
Algoritmo claveHuella visual por cuadrouna grilla 4×3 por imagen para detectar storyboards repetitivos antes de renderizar.Cómo funciona →

Resultado

Canal de YouTube Mr.Mauroo lanzado en octubre de 2026, sobre IA y emprendimiento.

DEMO FRONTEND PUBLICADA

SeatFlow Studio

Next.js, React, TypeScript, SVG, Zustand, Zod

Demo en vivo de SeatFlow StudioCódigo fuente de SeatFlow Studio

Problema

Armar planos de asientos para eventos con cientos de butacas a mano es lento y propenso a errores.

Qué hice

  • Editor SVG con filas, mesas y áreas, selección múltiple y etiquetado masivo por patrones (A1–A10).
  • Estado con Zustand e import/export JSON validado con Zod.
Algoritmo claveExpansión de patronesconvertir A{1..10} o {A..C}{1..2} en todas las etiquetas de una fila de butacas.Cómo funciona →

Resultado

Demo pública funcionando. El estado se guarda en el navegador; no es un servicio backend.

Editor de SeatFlow Studio con un plano de asientos

Otros proyectos

Experiencia

  1. Jul – Nov 2026 · Contractor full-time

    Frontend Developer · Leren Consulting

    • Desarrollé frontend y tooling para e-commerce sobre Tiendanube/Nuvemshop con JavaScript, Liquid/Twig y NubeSDK.
    • Automaticé validaciones del flujo del equipo con scripts y tests end-to-end en Playwright, con criterios de accesibilidad.

  2. Oct 2025 – hoy · Remoto, autónomoActual

    Partner Expert Consultant · 4Latam

    • Desarrollo y mantengo apps web con Node.js, React y MongoDB, integro sistemas y doy soporte remoto.

  3. Oct 2024 – Jun 2025 · Remoto (España)

    Backend Developer · Dazlab

    • Construí backend para videojuegos con Node.js, Parse Server y WebSockets: modelado de datos, CRUD e integración de pagos con Stripe.

  4. Mar – May 2024 · Remoto

    Full Stack Developer · Hows Advisor

    • Desarrollé una plataforma B2B con React, TypeScript, Node.js y Sequelize, con estado en Zustand y pagos con Stripe.

  5. Dic 2023 – Abr 2024 · Remoto (España)

    Full Stack Developer · Packar

    • Implementé funcionalidades C2C/B2B con Next.js, TypeScript, Node.js, NextAuth y MongoDB; 143 PRs mergeados en el repo del equipo.

Stack y formación

Formación e idiomas

  • 2023
    Henry BootcampFull Stack Developer
  • 2018–2022
    Universidad Nacional de Mar del PlataComunicación Audiovisual
  • Idiomas
    Español nativoInglés B1

Contacto

Disponible para un puesto remoto como AI Product Engineer o desarrollador full stack.

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