Joan Marqueño
Contacto
Joan Marqueño
Abierto a nuevas oportunidades

Developer · Python · LLMs · Kubernetes

Python y sistemas LLM en producción

3+ años en plataforma IDP enterprise: +30 clientes, +1M documentos procesados. Agentes con tool calling, orquestación event-driven, arquitectura hexagonal en Kubernetes (Azure, AWS y on-premise) y resolución de problemas reales de producción.

  • +20 microservicios Python orquestados por RabbitMQ: OCR, clasificación, extracción GPT, validación, Whisper y más.
  • Agentes con tool calling y structured outputs strict mode; HITL cuando la confianza no alcanza el umbral.
  • Producción a escala: +30 clientes, +200k docs/mes, KEDA, Redis, observabilidad de costes y fixes reales en Azure OpenAI.
Clientes
+30 activos
Volumen
+200k/mes
Procesados
+1M docs
Experiencia
3+ años

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

  • Python
  • LangChain
  • Kubernetes
  • Azure OpenAI
  • RabbitMQ · KEDA
  • Structured outputs

Especialidades

Microservicios y orquestación

+20 servicios Python especializados consumidos vía RabbitMQ: OCR, clasificación, extracción GPT, validación, anonimización, Whisper y flujos configurables.

  • Python
  • RabbitMQ
  • Whisper
  • Document AI

Agentes LLM en producción

Tool calling con LangChain, structured outputs strict mode, esquemas dinámicos por tipo documental y HITL cuando la confianza no alcanza el umbral.

  • Tool calling
  • HITL
  • LangChain
  • Azure OpenAI

Escala y fiabilidad

KEDA, tenant isolation, Redis para distributed locking, observabilidad de costes de tokens y resolución de incidentes reales en producción.

  • KEDA
  • Redis
  • Kubernetes
  • On-premise

Plataforma multi-cloud

Despliegue en Azure, AWS y on-premise con Keycloak y configuración por cliente. +30 clientes activos y +200k documentos/mes.

  • Azure
  • AWS
  • Keycloak
  • Hexagonal

Experiencia

  1. Junio 2023 - Presente

    Developer — Python & IA Aplicada

    INETUM · Tarragona · Proyecto IIM-AI4CS

    • +20 microservicios Python orquestados vía RabbitMQ: OCR, clasificación, extracción GPT con tool calling, validación, anonimización, Whisper y conversión de formato.
    • Agente GPT en producción con tool calling (LangChain, Bing Grounding), structured outputs strict mode y flujo HITL cuando la confianza no alcanza el umbral.
    • Problemas de producción resueltos: token overflow en historial de agente, timeouts en lotes, race conditions con Redis y rate limits Azure OpenAI con retry-after.
    • KEDA por profundidad de cola, tenant isolation, observabilidad de costes de tokens y capping por variable de entorno.
    • Plataforma en Azure, AWS y on-premise: +30 clientes, +200k documentos/mes, contratos hasta 2M docs/año; Kubernetes, Keycloak y arquitectura hexagonal.
    • RAG en MVP: chunking semántico, Azure AI Search y evaluación con golden datasets.
    Ver empresa

Proyectos

Trabajo en Inetum

IA documental

+30 clientes · +200k docs/mes

Python · RabbitMQ · KEDA · LangChain · HITL

Trabajo actual · 2023 – Actualidad

Plataforma IDP · IIM-AI4CS

  • Python
  • TypeScript
  • Kubernetes
  • Agentes
  • RAG
  • Next.js
Plataforma IDP enterprise en Azure, AWS y on-premise: +30 clientes, +200k documentos/mes y contratos de hasta 2M docs/año. +20 microservicios Python, agentes con tool calling, KEDA, HITL y arquitectura hexagonal.

Plataforma en producción activa — proyecto enterprise en Inetum (IIM-AI4CS).

Captura de pantalla del proyecto MysticMe - Tu Guía Diaria de Tarot y Horóscopo

Producto propio · 2023 – Actualidad

MysticMe - Tu Guía Diaria de Tarot y Horóscopo

  • Flutter
  • Supabase
App de tarot y horóscopo end-to-end, publicada en Google Play. Flutter · Supabase · Firebase Crashlytics. Crecimiento con TikTok/CapCut.
Captura de pantalla del proyecto Kado Masajes - Web corporativa

Proyecto para cliente · 2024

Kado Masajes - Web corporativa

  • React
  • TypeScript
  • Tailwind CSS
Sitio web corporativo para un negocio local con foco en claridad, conversión y presencia profesional. Diseñado y desarrollado con React, TypeScript y Tailwind para ofrecer una experiencia limpia y responsive.

Sobre mí

Soy Joan Marqueño, Developer especializado en Python y sistemas LLM en producción. En Inetum (proyecto IIM-AI4CS) diseño e implemento microservicios, agentes con tool calling y la operativa de una plataforma IDP usada por decenas de clientes en Azure, AWS y on-premise.

Me muevo bien entre código, arquitectura hexagonal y problemas de producción: token overflow, race conditions, rate limits de Azure OpenAI o escalado con KEDA. Fuera del entorno enterprise he lanzado productos propios, lo que refuerza mi criterio de producto y entrega end-to-end.

Contacto

Busco retos donde la IA se convierta en producto utilizable

Me interesan roles de full stack, backend Python o AI engineering con arquitectura, integración de modelos y entrega end-to-end.

  • Plataformas IDP/LLM en producción con Python, Kubernetes y escala real (+clientes, +volumen).
  • Perfiles backend/IA con experiencia resolviendo incidentes, costes y fiabilidad.
  • Equipos que valoren arquitectura hexagonal, event-driven y entrega multi-cloud.