Nosotros
Un estudio de ingeniería para sistemas de IA que llegan a producción.
Somos un equipo pequeño de ingenieros senior que construye plataformas de ML para e-commerce y medicina. Diseñamos, desplegamos y operamos lo que entregamos.
Lo que hacemos
Cuatro líneas de trabajo.
- Arquitectura de sistemas de IA para e-commerce y medicina
- Diseñamos pipelines inteligentes que impulsan recomendaciones de producto, previsión de demanda y herramientas de apoyo a la decisión clínica.
- Orquestación multi-modelo de LLM
- Construimos orquestación sobre Claude, GPT y Gemini detrás de una abstracción Kosong unificada, con esquemas validados por Pydantic en toda la pila.
- Modelos a medida para imagen, vídeo y voz
- Modelos PyTorch para modalidades que las APIs estándar no cubren — calibrados, evaluados y operados en producción.
- Liderazgo de ingeniería
- Lideramos equipos de ingeniería en la entrega de plataformas de ML a escala — desde decisiones de arquitectura hasta el turno de guardia.
Enfoque
Cuatro fases. Sin teatro.
- 01
Arquitectura
Mapeamos el dominio, modelamos los datos, decidimos dónde el ML aporta valor y dónde no.
- 02
Validación
Prototipo, benchmark, medición. Ningún modelo en producción sin una línea base batida sobre datos reales.
- 03
Entrega
Pipelines con esquemas validados por Pydantic, observabilidad y rollback. CI/CD como hábito, no como excepción.
- 04
Operación
Monitorización de drift, reentrenamiento a cadencia, coste por inferencia bajo control. Nos quedamos cuando los datos cambian.
Principios
Cuatro cosas en las que creemos.
- Evidencia sobre entusiasmo
- Te diremos cuándo el ML no es la respuesta correcta.
- Interfaces sobre proveedores
- Los modelos son commodity. La interfaz que los orquesta no.
- Infraestructura aburrida
- Postgres, Pydantic, despliegues predecibles. Lo interesante vive una capa más arriba.
- Operar lo que entregamos
- Si entregamos un modelo, llevamos el busca para él.
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