Diego Hurtado

Ingeniero de IA con más de 2 años enviando a producción sistemas agénticos y pipelines multimodales de LLM en industrias reguladas. Diseña infraestructura de IA confiable y observable de extremo a extremo — desde la integración de modelos y la arquitectura de prompts hasta el despliegue on-premise. Cómodo con la ambigüedad, la iteración rápida y la comunicación directa con partes interesadas no técnicas.

AI Lead - Transportes Lock - Mexico City

(2026-02)

• Diseñó y desplegó FormSec AI: una plataforma agéntica con LangGraph con enrutamiento basado en intención a través de 6 nodos especializados (analista, resumen, formularios, conversación casual, fuera de tema), que sirve formularios corporativos, encuestas digitales y listas de verificación de inspección de seguridad con puntuación automatizada y marcado de anomalías.
• Construyó un backend de streaming con FastAPI (SSE) para resúmenes de IA en tiempo real con invalidación de caché en Redis y soporte multi-proveedor de LLM (Claude, Gemini en modo de razonamiento, OpenAI) detrás de una abstracción de streaming unificada.
• Entregó un pipeline multimodal de LLM (audio/video → tickets estructurados) reduciendo el triaje manual en ∼70%; un clasificador de documentos VLM para el cumplimiento de flotas en más de 500 vehículos; y un sistema de conciliación de efectivo en bóveda basado en visión por computadora.
• Desarrolló un flujo de trabajo financiero agéntico (uso de herramientas + LiveKit) que automatiza el análisis comparativo de competidores y la redacción de informes estructurados para el equipo del CFO.
• Gestiona el stack completo de producción on-premise: React + Vite, FastAPI, PostgreSQL, MinIO, Authentik SSO, microservicios con Docker, Nginx — sin dependencia de la nube.

AI Engineer - Softtek · Blaulabs Innovation Team - Mexico City

(2025-04 - 2026-02)

• Construyó agentes de IA autónomos basados en MCP para la gestión de activos de Industria 4.0 en la plataforma IoT de Blaulabs; diseñó un pipeline de MLOps para el mantenimiento predictivo de sistemas HVAC de AT&T desplegado en dispositivos de borde.
• Desarrolló paneles de telemetría en tiempo real para la interacción con agentes en vivo y la visualización de flujos IoT; mantuvo flujos de trabajo de CI/CD con Git/GitHub.

Ingeniero de Pruebas de Automatización - Ford Motor Company - Naucalpan, Mexico

(2024-07 - 2025-02)

• Automatizó suites de pruebas con Python + TestStand para Clusters de Panel de Instrumentos (IPCs), reduciendo el tiempo de pruebas de regresión en un 40%; programó capas de comunicación de bus CAN y gestionó la integración software-hardware en entornos HiL.

Lic. - Ingeniería Mecatrónica — Sistemas de Control Inteligente - Instituto Tecnológico de Morelia (2020 - 2025)