Rashid Azarang

Ingeniero de IA senior

Construyo agentes de IA que corren en producción, los harness de evaluación que los mantienen honestos y los sistemas de datos que van debajo.

Mi trabajo está donde la IA aplicada se encuentra con la operación real. Empiezo por cómo funciona el negocio de verdad: qué decisiones se repiten, qué reglas importan, dónde viven los datos y qué tiene que ser cierto antes de poder confiar en una respuesta automática. Después construyo el agente, las tools que llama, las pruebas que lo bloquean y el pipeline que lo despliega.

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16añosConstruyo software, sitios, productos y sistemas desde 2010.

700k+usuariosAtendidos por los agentes que construyo y pongo en producción sobre Google Cloud.

480+★ GitHubEstrellas en servidores MCP, herramientas de agentes y utilidades open source.

5papersPapers de investigación en 2026, cuatro como preprints abiertos con datos y código. Dos en revisión en journals.

Perfil

Enfoque para el rol

Agentes

Agentes basados en tools, con prompts versionados, reglas de negocio como código, APIs reales y datos de operación.

Evaluación

Sets golden, gates deterministas en el pipeline de despliegue y jueces LLM calibrados contra etiquetas humanas.

Cloud

Servicios que sí se despliegan: GCP, Cloud Run, Docker, Terraform, CI/CD, IAM y Secret Manager.

Datos

Warehouses, integraciones y superficies MCP para que un equipo consulte su propia operación en lenguaje natural.

Experiencia

Experiencia seleccionada

Jun 2026 - actual

Principal AI Engineer, contractor · Laureate International Universities (engagement por contrato)

Engagement por contrato en el programa de GenAI de Laureate International Universities: agentes conversacionales en Google Cloud para una población de más de 700,000 estudiantes en dos marcas universitarias, atendiendo admisión, inscripción, agenda, canalización y soporte al estudiante.

Autor dominante del agente en producción (150 de 191 commits): prompts, tools, reglas de negocio como código y lógica de citas y ruteo, con cada cambio entregado como prompt versionado, casos golden y su ADR.
Construí y soy dueño del harness de evaluación — más de 80 módulos de prueba, 55 casos golden — con evaluación online y offline, tooling de calibración, cosecha de sesiones y rigs A/B para presupuestos de contexto.
Calibré el juez LLM hasta que su veredicto pudiera bloquear un release: calibración caso por caso contra turnos etiquetados a mano, voto por mayoría, anclaje temporal consciente de los mocks y un modo solo-determinista para checks que un juez nunca debería calificar.
Convertí la evaluación en gate de despliegue con profundidad por ambiente — smoke en integración, regresión completa en QA — bajo promoción trunk-based en Azure DevOps, sobre un ecosistema GCP gestionado con Terraform: Vertex AI, Google ADK, Cloud Run, IAM, Secret Manager, Cloud Monitoring.
Entregué más allá del agente: la app de bug tracking que usa el equipo de QA, y el servicio de costos con fixtures de paridad grabados para que las respuestas de precios sean verificablemente correctas.

Ene - Jun 2026

Head of AI Engineering, contractor · Talisman, Texas

Trabajé como contractor para una empresa de accounting software en Texas, liderando el trabajo de IA aplicada al producto y entregando además un módulo completo.

Construí desde cero un módulo de project management dentro de la plataforma contable: frontend en React con vistas de feed, tablero, calendario, gantt y carga, sobre un servicio en AWS Lambda con grafo Neo4j.
Diseñé el motor de recurrencia para el cierre mensual, con resolución de ciclos y lógica de fechas cubierta por pruebas, más consultas entre empresas y score de riesgo para firmas multi-tenant.
Traduje necesidades de producto contable en sistemas con IA, workflows de agentes, integraciones y prototipos técnicos.
El contrato terminó por falta de runway y porque la inversión no cerró a tiempo.

2025

Data warehouse e integraciones de IA, contractor · GreenLight, Dallas

Construí infraestructura de datos para una empresa de property management en Dallas.

Diseñé y construí un data warehouse para consolidar información operativa de varios sistemas.
Construí data integrations para conectar diferentes softwares al warehouse y normalizar datos de negocio.
Creé encima un harness con MCP para que el equipo pudiera hacer preguntas en natural language sobre sus datos.

2025

Director de tecnología · AmFirst, Austin

Dirección tecnológica para una empresa de seguros en Austin, Texas.

Trabajo sobre sistemas internos, datos, reportes, automatización y operación digital.
Apoyo técnico para convertir procesos de seguros en flujos más trazables y mantenibles.
Enfoque en continuidad operativa, información confiable y herramientas internas para el equipo.

2024 - 2026

Empresas propias, productos y AI systems · MetaMCP, Airtable MCP, Crawlio, Mentu

Entre contratos y productos propios, he construido herramientas SaaS, sistemas con IA, infraestructura MCP, páginas comerciales y software de operación para México, Estados Unidos y mercados bilingües.

MetaMCP: gateway MCP para reducir superficies de tools y preparar endpoints consumibles por agentes.
Open source: Airtable MCP, ChatGPT Chat Exporter, notion-to-site y mcp-intelligence, en conjunto el código más usado que he publicado.
Crawlio y Mentu: crawler de macOS con servidor MCP integrado, y runtime local de workflows con corridas reproducibles y evidencia.
LeanManufacturing.mx, Cotizera, Dataware, Vaivén, Contratua, Affihub, AyudaLocal, Abastía y Warming Email en producción.

2021 - 2022

Plataforma operativa de salud · Pruebas COVID-19

Ayudé a un laboratorio a sostener una operación de pruebas COVID-19 de alto volumen durante la pandemia, conectando producto, datos, comunicación y ejecución diaria.

Apoyé el escalamiento de una operación con alta demanda mensual, cuidando continuidad, seguimiento y capacidad de respuesta.
Trabajé en flujos de registro, resultados, comunicación con usuarios, reportes y coordinación operativa.
Fue trabajo en producción: presión operativa, datos sensibles, usuarios reales y continuidad diaria.

2015 - 2018

Negocios digitales, tráfico y funnels · Experiencia temprana

Mi entrada al software vino por internet: páginas, campañas, afiliados, tráfico pagado, landings, conversiones y sistemas para dar seguimiento a prospectos.

Construí funnels digitales con páginas de aterrizaje, anuncios, pruebas de copy y medición de conversión.
Trabajé con afiliados, performance marketing y campañas donde cada clic, costo y venta importaba.
Aprendí a ver el software como sistema completo: adquisición, seguimiento, cierre, operación y datos.

Proyectos

Proyectos destacados

MCP gateway

MetaMCPGateway para agrupar y exponer superficies de tools MCP a agentes y runtimes cloud.

MCPCloud Run

MCP server

Airtable MCPServidor MCP para bases, tablas, registros y esquema de Airtable.

MCPAPIs

Open source

ChatGPT Chat ExporterHerramienta de navegador para exportar conversaciones de ChatGPT a Markdown, JSON o PDF. El código más usado que he publicado.

open sourcetools

Plataforma de consultoría

LeanManufacturing.mxSitio de manufactura esbelta en español con asistente RAG sobre pgvector, servidor MCP público, calculadora de OEE y autodiagnóstico de madurez en cinco capas.

RAGMCP

Ingeniería de producto

Talisman project managementMódulo de project management construido de punta a punta dentro de una plataforma contable en Texas, con motor de recurrencia para el cierre mensual.

ReactNeo4j

Workflow de negocio

Cotizera AgentsIntake de cotizaciones, generación de PDFs, seguimiento por WhatsApp y actualización de pipeline.

ventasevidencia

Crawler con IA

CrawlioPlataforma nativa de macOS para descargar y analizar sitios: Swift 6, más de 25 actors, 491 archivos fuente, con servidor MCP integrado para agentes.

macOSIA

Media intelligence

VaivénMonitoreo de medios en español para equipos de comunicación y reputación.

IAmedia

Marketplace MX

AyudaLocalMarketplace de servicios para el hogar pensado para México, proveedores locales y WhatsApp.

MXoperación

B2B workspace

ContratuaWorkspace privado para acuerdos B2B con documentos, versiones, comentarios y trazabilidad.

B2Bevidencia

Operación B2B

AbastíaFlujos de compras y abastecimiento para operación de negocios.

comprasops

Datos para IA

DatawareWarehouse gestionado y acceso conversacional vía MCP para datos de negocio en 50+ integraciones.

datosMCP

Data warehouse

Sync Bridge to Data WarehouseSincronización reducida de 45 a 60 minutos a 13 a 20 minutos, con error menor a 1%.

PostgresETL

Analítica

Enterprise Analytics PlatformMongoDB a PostgreSQL, dashboard React, ETL y analítica para 18,000+ dealers y 50,000+ claims.

BIPostgres

Capacidades

Capacidades principales

Agentes IA

Agentes con prompts versionados, contratos de tools, reglas de negocio como código, pruebas funcionales y evidencia de cada acción.

Evaluación y gobernanza

Sets golden, gates de regresión en CI/CD, jueces LLM calibrados, evaluadores online, tracing y el control de acceso alrededor de todo eso.

Ingeniería y cloud

Python, TypeScript, APIs REST, Docker, Cloud Run, Terraform, CI/CD, Git, IAM, Secret Manager y despliegues mantenibles.

Datos y sistemas de negocio

Postgres, Supabase, warehouses, ETL, conectores y los flujos operativos encima: ventas, cotizaciones, CRM, reportes — más la maquinaria de outbound: deliverability, motores de prospección y funnels de conversión.

Escritura

Investigación y publicaciones

Strategic Technical Debt

arXiv:2608.16112 · en revisión, Journal of Systems and Software · con Mohammad Reza Azarang Esfandiari

¿Cuánto vale hoy tomar una unidad más de deuda técnica, dada la probabilidad de que la empresa sobreviva lo suficiente para tener que pagarla? El paper la valúa como una opción financiera y preregistra dos pruebas sobre repositorios reales.

Reading More, Finding Less

Preprint · Zenodo · DOI 10.5281/zenodo.21960138 · acceso abierto

Si a un agente de IA le das un índice escrito a mano de qué leer en vez de una herramienta de búsqueda, ¿encuentra el documento correcto más veces? No: lee más archivos y cae en el equivocado más seguido. Preregistrado, replicado en público, reproducible.

Finding More, Fusing Less

Preprint complementario · Zenodo · DOI 10.5281/zenodo.21969901

La búsqueda seguía sin encontrar uno de cada cinco documentos. Resultó ser sobre todo un problema de ordenamiento: un mejor ranker encontró mucho más, y combinar métodos de búsqueda empeoró las cosas. El hallazgo retiró un default en software ya publicado.

From Traceability to Justifiability

Preprint · arXiv:2608.23610 [cs.SE] · paquete de replicación en GitHub · preregistro OSF D3JFV

Cuando un pipeline promueve un sistema de IA, ¿sus registros pueden siquiera afirmar que lo que se probó es lo que se desplegó? Medido en 47 plataformas y 30 repositorios públicos: todavía no.

The Agent Graph Runtime

Preprint v1.0 · GitHub

Flujos estáticos, planificadores dinámicos e híbridos responden cuatro preguntas distintas: cuándo se construye el grafo, dónde queda fijo, quién lo escribe y qué lo ejecuta. Separadas, los tres tipos son puntos de un mismo mapa.

Structural Waste in Digital Operations

En revisión, European Journal of Information Systems

Lean hizo visible el desperdicio en la fábrica. ¿Cuál es su equivalente dentro del software que opera un negocio, y la capacidad queda limitada por la capa más débil? Una teoría, dos instrumentos y una prueba preregistrada sobre 500 repositorios, reportada completa.

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Para oportunidades, proyectos o colaboración

Disponible para roles, proyectos y colaboraciones donde IA, datos y software de negocio tengan que operar en producción.

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