AIKHEMIST CV

Convierto datos en oro.

Mauro Orlando

Arquitecto y Desarrollador de Soluciones de Datos e IA

28 años convirtiendo datos empresariales en decisiones. Hoy diseño y llevo a producción sistemas de IA, de punta a punta.

Entiendo el problema de negocio y las decisiones que hay detrás, y lo convierto en modelos de datos, visualizaciones claras y sistemas que funcionan, sin necesitar una especificación técnica cerrada para empezar.

  • Remoto
  • Tiempo completo, contrato o medio tiempo
  • En SJC - São Paulo, Brasil (BRT, UTC−3)
  • Inglés, español y portugués

Top 5 en el Dr.DocBench Challenge · EMNLP 2026

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Qué hago

Agentes de IA y Productos GenAI

Sistemas multiagente y aplicaciones de IA generativa en producción: la arquitectura, el backend y la interfaz que la gente realmente usa.

Base
Arquitectura de software desde el inicio de mi carrera, más 2 años en IBM.
Trabajos recientes
DocBench Agents (top 5, EMNLP 2026), Kairós, Kasco AI Store, el estudio de agentes de IA de Cuidar+.
Modelos y herramientas
Claude, Gemini, ChatGPT, LangGraph, HeyGen (avatar), ElevenLabs (voz)

Modernización de Sistemas Legados y Planillas

COBOL, Visual Basic y planillas convertidos en sistemas web, con el comportamiento original probado contra el nuevo.

Base
Mi propio comienzo: COBOL en mainframes IBM con DB2 para Bradesco e Itaú, y después 28 años construyendo sistemas.
Trabajos recientes
Cob.Pilot, un pipeline multiagente que extrae las reglas de negocio del COBOL legado y valida la traducción contra el original.

Datos para IA, BI e Inteligencia de Decisión

Datos fragmentados convertidos en modelos, pipelines y dashboards que la dirección usa — y que un sistema de IA puede leer.

Base
8 años en Business Intelligence en Cognos (ahora IBM), dirigiendo equipos de proyectos y desarrollo, además de proyectos empresariales de ETL/BI.
Trabajos recientes
Cockpit de rendimiento de Meta Ads, dashboards del diagnóstico de riesgo psicosocial NR-1, simulación Monte Carlo para empresas de alimentación, monitoreo de señales para inversionistas.
Simulación
Sistemas de simulación Monte Carlo: miles de escenarios generados dentro de las variables definidas por la empresa, seguidos de análisis probabilístico y dashboards con los resultados más probables.

Evaluación de IA y Guardrails

La capa que hace que un sistema de IA se pueda poner en producción con seguridad: verificaciones contra alucinación, aprobación humana, métricas objetivas y límites de costo.

Base
2 años en ILOG (ahora IBM) en investigación de operaciones y simulación, más los arneses de evaluación que construyo para mis propios sistemas de IA.
Trabajos recientes
Evaluación con holdout bloqueado en DocBench Agents, cola de aprobación comentario por comentario en Reddit Copilot, pantallas de decisión humana en Cob.Pilot.
Patrones
Capas contra alucinación, arquitecturas independientes del proveedor de LLM, canales de aprobación humana, límites de costo y de tasa de uso.

Proyectos seleccionados

Diagrama de arquitectura: las aplicaciones cliente llaman a un gateway, que mide uso y créditos antes de enrutar las solicitudes a los servicios de visión por computadora.

Kasco AI Store

Arquitecto de backend y frontendProyecto para cliente

Problema
Una empresa industrial de visión por computadora necesitaba un backend y una tienda en producción para sus servicios de IA.
Qué hice
Diseñé la arquitectura del backend y del frontend, un modelo de uso y créditos, y flujos probados de punta a punta.
Stack
Node.js, PostgreSQL, Railway, Playwright
Ilustración del parsing de documentos: una página escaneada y deformada, con una tabla inclinada, una fórmula, notación química y un gráfico, pasa por un parser y sale como estructura limpia: títulos, la tabla reconstruida, la fórmula tipografiada y el gráfico redibujado.

DocBench Agents

ArquitectoCompetición internacional

Top 5

en la clasificación provisional

Clasificación provisional, consultada el 29 de septiembre de 2026. Los resultados finales llegan tras la evaluación de octubre de 2026.

Problema
Dr.DocBench Challenge, una competición internacional abierta del workshop DocInsights de EMNLP 2026: parsing de documentos de nivel experto en las páginas donde los sistemas más fuertes todavía fallan, convertido en Markdown estructurado con tablas, fórmulas, notación química y orden de lectura intactos.
Qué hice
Construí un sistema multiagente en LangGraph que convierte documentos difíciles en Markdown: un grupo de agentes analiza errores, propone y prueba mejoras y conserva solo lo que gana en un holdout bloqueado; otro procesa cada página. La persona manda, con puertas de aprobación.
Stack
Python, FastAPI, LangGraph, Next.js, LLMs, OCR, IA para documentos

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El sitio de Kairós al terminar su video de apertura: el título sobre una fotografía de paisaje, una breve descripción y el botón para empezar el recorrido.

Kairós

Arquitecto y desarrolladorCuidar+

Problema
La transición de carrera es lenta, genérica y difícil de recorrer.
Qué hice
Diseñé la arquitectura y construí una plataforma de IA basada en ciencia del comportamiento, con siete fases guiadas, contenido generado en tiempo real, voz y avatar.
Stack
Next.js, TypeScript, Supabase, Claude API, ElevenLabs, HeyGen

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Cob.Pilot

Arquitecto y desarrolladorProducto propio, en desarrollo

Problema
Reglas de negocio críticas quedan encerradas en COBOL que ya nadie en el equipo puede modificar con seguridad.
Qué hice
Pipeline multiagente en LangGraph, construido sobre AWS CardDemo: los agentes leen el código, extraen las reglas de negocio, las traducen a un lenguaje moderno y validan el resultado contra el comportamiento original. Antes de cada paso crítico hay una pantalla de decisión humana, y el trabajo de cada agente es visible mientras se ejecuta.
Stack
Python, LangGraph, COBOL, Next.js
El dashboard del diagnóstico NR-1: respuestas, participación, el índice general de riesgo y el eNPS, con un radar de riesgo psicosocial y un gráfico de barras que compara los departamentos.

Diagnóstico de Riesgo Psicosocial NR-1

ArquitectoCuidar+

Problema
Las empresas deben mapear y atender el riesgo psicosocial en el trabajo según la normativa brasileña (NR-1).
Qué hice
Construí el diagnóstico y los dashboards de análisis, con franjas de riesgo, alertas y eNPS.
Stack
React, Node.js, Railway, dashboards de análisis

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La app FoodScan Pro puntuando un alimento: score de riesgo, score de beneficio, número de ingredientes y listas de riesgos y beneficios.

FoodScan Pro

Arquitecto y desarrolladorProducto propio

Problema
Los consumidores no pueden entender qué hay realmente en su comida.
Qué hice
Construí una app móvil que lee etiquetas de alimentos y devuelve scores de riesgo, alertas de alergia y alternativas más saludables, con base en referencias de la OMS, la FDA y la EFSA.
Stack
Móvil, visión por computadora, LLMs

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También en construcción

Sistemas más pequeños y herramientas internas, con el mismo enfoque de la arquitectura a producción.

Thymos

En desarrollo — Cuidar+

App de inteligencia emocional, pensada primero para el móvil, que extiende los talleres presenciales a 90 días de práctica personalizada.

Next.js, Supabase, Railway, Claude API

Athanor

Herramienta interna — Kairós

Motor gratuito de diagnóstico de carrera, creado como canal de crecimiento del propio producto, con panel administrativo, cumplimiento de la LGPD y límites de costo.

Next.js, Supabase, Claude API

Reddit Copilot

Herramienta interna — Kairós

Copiloto de interacción con revisión humana que monitorea Reddit, clasifica los hilos y redacta respuestas con límites estrictos de frecuencia.

Node.js, Railway, Supabase, Claude API

Lapistack

En desarrollo — Producto propio

Conecta una cuenta de Instagram Business, reúne un comité simulado de nueve especialistas y genera una landing page a medida.

Next.js, Supabase, Instagram Graph API, Claude API

Antes de la IA: base enterprise

Dos décadas de optimización, BI y trabajo con datos a gran escala para grandes empresas de toda América Latina.

Sistemas de Optimización y Decisión

Petrobras · Itaú

Decisiones operativas de alto costo con muchas restricciones.

  • Optimización avanzada de rutas para vehículos blindados de transporte de valores
  • Optimización de la perforación de pozos de petróleo a partir de datos de radar geográfico
  • Múltiples sistemas de optimización logística
  • Cadena de suministro

Investigación de Operaciones · Optimización · Ruteo · Simulación

Hoy: Inteligencia de Decisión

Business Intelligence Corporativo

Unilever · Pemex · Codelco · Johnson & Johnson

La dirección necesitaba una sola visión confiable del negocio entre muchos sistemas.

  • Arquitectura y desarrollo de sistemas de BI de punta a punta
  • ETL, limpieza de datos y modelos OLAP
  • Reportes y dashboards ejecutivos

Business Intelligence · ETL · Limpieza de Datos · OLAP · Reportes · Dashboards

Hoy: Analytics Engineering

Datos a Gran Escala para Banca y Seguros

Bancos y compañías de seguros

Volúmenes de datos enormes, sin estructura y con patrones ocultos.

  • Procesamiento y organización de datos financieros de alto volumen
  • Descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos
  • Visualización para los equipos de negocio y de riesgo

Procesamiento de Datos · Descubrimiento de Patrones · Visualización de Datos

Hoy: Analítica Avanzada · Plataformas de Datos

Sistemas Corporativos e Integración

Sistemas de negocio que no se comunicaban entre sí.

  • Diseño y construcción de software corporativo
  • Integración de ERP y sistemas de negocio

Arquitectura de Software · ERP · Integración de Sistemas

Hoy: Arquitectura de Soluciones

Brasil · México · Chile · América Latina

Experiencia

  1. 1990–19933 años

    Programador · HECATON y Origin C&P

    COBOL en mainframes IBM con DB2: sistemas de alto volumen para grandes bancos (Bradesco, Itaú), además de industria y comercio.

    Hoy: Arquitectura de Software / Soluciones

  2. 1999–20078 años

    Cognos (ahora IBM)

    Director de Servicios y Preventa

    Business Intelligence. Contraté y formé equipos de desarrolladores y analistas, dirigí proyectos y servicios de desarrollo, y diseñé soluciones con directores y gerentes de negocio.

    Hoy: Analytics Engineering · Modelado de datos · Pipelines ELT · Dashboards de decisión

  3. 2007–20092 años

    ILOG (ahora IBM)

    Gerente de Software

    Software de investigación de operaciones y simulación

    Hoy: Inteligencia de Decisión · Optimización · Analítica prescriptiva

  4. 2009–20112 años

    IBM

    Gerente de Software

    Software de optimización (ILOG) para América Latina

    Hoy: Arquitectura Empresarial de Datos y Analítica

  5. 2012–2020

    Consultor independiente de BI y datos

    Simulaciones de Monte Carlo que orientaron a empresas de alimentación sobre cómo operar y qué vender; sistemas de BI, data warehouses e integración con ERP para clientes corporativos y locales.

2020 — hoy: tres frentes en paralelo

AIKHEMIST

2020–hoy

Reposicionamiento en IA desde 2021: arquitectura y desarrollo de sistemas de IA. Productos propios e I+D.

Cuidar+

2025–hoy

Responsable de tecnología

  • Kairós en producción desde enero de 2026
  • Thymos en desarrollo

Trabajo para clientes

2026

Kasco AI Store — arquitectura de backend y frontend, por contrato

MBA, FGV

Sistemas empresariales entregados para empresas como Petrobras · Itaú · Unilever · Pemex · Codelco · Johnson & Johnson · Cargill

Proyectos en toda América Latina

Stack

Datos y BI

  • SQL
  • ETL/ELT
  • Modelado Relacional
  • Modelado Dimensional (star schema)
  • IBM Cognos
  • IBM DB2
  • Dashboards

Ciencia de decisiones

  • Investigación de Operaciones
  • Optimización
  • Simulación Monte Carlo
  • Análisis Probabilístico
  • Scoring
  • Pronóstico

IA

  • Aplicaciones con LLM
  • Claude API
  • Gemini
  • ChatGPT
  • Agentes
  • RAG
  • IA para Documentos
  • Parsing de Documentos
  • OCR
  • HeyGen
  • ElevenLabs

Aplicaciones

  • TypeScript
  • Next.js
  • React
  • Node.js
  • Python

Plataformas de datos y nube

  • PostgreSQL
  • Supabase
  • Firebase
  • Railway
  • Vercel

Calidad

  • Pruebas End-to-End con Playwright

Cómo trabajo

  • Del problema de negocio al sistema en producción, sin depender de una especificación técnica cerrada.
  • Remoto y asíncrono, con horario compatible con EE. UU. y Europa
  • Tiempo completo, contrato o medio tiempo continuo
  • Responsabilidad de punta a punta, de la arquitectura a producción
  • Comunicación escrita clara en inglés, español y portugués

Fuera del trabajo En 2011 llegué a la cumbre del Aconcagua, 6.961 m, la montaña más alta fuera del Himalaya. Quince días en la montaña. Salimos 21; llegamos dos. Los dos últimos días fueron de ventisca: tres metros de visibilidad, −15 °C. No me rindo.

Los datos brutos son plomo. Las decisiones claras son oro.

¿Tienes un reto de datos o IA? Hablemos.

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