Carlos Hernández — Ingeniero & maker, San Salvador

Construyo sistemas LLM en producción — observables, versionados, costeados, borrables.

Ocho años en infraestructura de producción — DevOps y plataforma a escala, y los equipos detrás — ahora apuntados a la IA en producción. Lidero AI Platform Engineering en EsePlus / Alilo, y soy DevOps Engineer en Deckers Brands.

I En producción

Motores de IA agnósticos y componibles En producción

Construidos en EsePlus / Alilo · Head of AI Platform Engineering

Dos motores de IA que diseñé y de los que soy dueño end-to-end, expuestos como APIs agnósticas y componibles para que el equipo de producto los arme en experiencias. Uno es un backend generativo async que convierte documentos subidos en microlearning corporativo — un pipeline multi-etapa que coordina análisis de documentos, generación de contenido y diseño de actividades, con manejo de backpressure y feedback en streaming. El otro es un asistente conversacional RAG multi-tenant — hybrid retrieval y reranking, estrategias modernas de embeddings, un runtime de agente con tool calling multimodal, y un stack de seguridad defense-in-depth validado por regresión adversarial automatizada.

Resultados: 95% → 99.5% de disponibilidad · 20%+ de reducción de costo cloud · ~90% de ahorro de tokens en reintentos de validación · sub-3s de latencia p50 · cero jailbreaks en testing adversarial.

II Field notes

Jun '26 Cuándo gana lo clásico ES
4 min

Multipliqué los datos de entrenamiento por 7.4× y el F1 se movió cuatro centésimas de punto. Un benchmark NLP controlado sobre qué limita de verdad un problema — y el modelo más barato que le queda ganándole al impresionante que no justifica su costo.

Jun '26 Un jailbreak es un regression test, no una sorpresa ES
6 min

Casi toda la seguridad de IA en producción es una sola frase sin probar. Lo que cambió cuando empecé a tratar cada ataque que funcionaba —fictional-framing, override de instrucciones, inyección— como un regression test que corre para siempre. 442 casos, cero pasan.

Jun '26 "Deletable": la palabra más importante en sistemas LLM ES
6 min

Puedes borrar el documento. Sus embeddings, cached answers y summaries se quedan. Las cuatro capas de la deletability, la decisión de arquitectura que vuelve "borra todo" una sola línea, y el cache que sobrevivió a un tenant que creí borrado.

May '26 Los prompts merecen migraciones, no improvisación ES
5 min

Las migraciones de schema tienen versionado, rollback y un historial. La mayoría de los prompts en producción no. Qué cambió cuando empecé a tratarlos igual, y dónde se rompió primero.

Mar '26 Qué significa de verdad "observable" para una app LLM EN
7 min

Los traces de infraestructura te dicen que la request llegó. Las métricas de calidad te dicen que la respuesta estuvo mal. Hasta que ambos comparten un ID, estás adivinando. Un patrón que saqué de tener esto en guardia, y lo primero que construiría si empezara de nuevo.

Feb '26 Mi IDE por fin se siente como un compañero EN
8 min

"Tool calling con pasos extra" es el encuadre equivocado. El cambio es más chico y más raro: el editor lee nuestro Jira, nuestro repo, nuestros traces, y empieza a responder las preguntas que antes le iba a hacer a un compañero.

III Investigación

NLP comparativo para clasificación de transacciones En curso

Tesis de máster · Universitat de Barcelona (OBS) · defensa Sep 2026

Evaluación comparativa de cuatro enfoques de NLP para la categorización automática de transacciones bancarias — desde baselines clásicos (TF-IDF + SVM, XGBoost) y redes neuronales basadas en embeddings hasta fine-tuning de transformers (DistilBERT). Pipeline de evaluación que mide precisión, recall, F1 y latencia de inferencia sobre 68k+ transacciones etiquetadas. Leer la field note →

IV Workshop

Herramientas pequeñas que construyo para mi propia vida. Cada una empezó porque algo me molestó lo suficiente como para escribir código al respecto.

Cadence

Un planner local-first que casa GTD con time blocking. Lo construí porque toda app de productividad o pelea con tu método o asume que todavía no tienes uno. Funciona offline, sincroniza entre dispositivos vía Realtime, ⌘K hace todo.

Next.js · Supabase · TypeScript · cadence.carloshdez.com↗

Fitness Dashboard

Un tracker personal de entrenamiento y composición corporal — rutina dividida, metas de recomposición, progreso observable. El dashboard que quería pero no encontraba como app.

React · Tailwind · personal

V Charlas

Cursor + MCP — when your IDE knows your stack

Charla técnica interna · Grabación disponible

2026.02

VI Sobre mí

Soy Senior AI Platform Engineer en El Salvador. Trabajo desde el mismo escritorio donde empecé en infraestructura cloud hace ocho años. Los sistemas crecieron, los equipos detrás también — pero los principios no. Solo cambió la capa donde los aplico.

Me importan los sistemas que puedes operar, no solo demostrar. Los prompts que fallan en voz alta. La observabilidad que sobrevive a la tercera guardia on-call. Las líneas de costo que no explotan la primera vez que una feature agarra tracción.

Fuera del trabajo pago, construyo herramientas pequeñas para mi propia vida — casi siempre con las mismas disciplinas, porque no sé construir software de otra forma.