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Fundador · Alpadev
Alejandro Padrón
Ingeniero de IA · Python · TypeScript · Go · Arquitecto cloud · Piloto de dron
Principal Software Engineer enfocado en cloud, infraestructura de IA y sistemas distribuidos.
5+ añosHaciendo software, sin plantillas
Desliza: la historia, paso a paso
01Cartagena de Indias, Colombia · remoto · freelance
Software EngineerAlpadev.xyz
jul 2021 – actualidad
Desarrollo de software a la medida como freelance.
Software Engineer · Academia Iberoamericana de Audiología, Logopedia y Foniatría jun 2021 – ene 2024 · Punta Cana · remoto
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may 2022 – may 2023
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APIs REST con Spring Boot y Hibernate, Spring Security + JWT y pruebas con JUnit.
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Software Engineering LeadPYF
may 2024 – oct 2024
Software manager en un holding de construcción: al frente de su transformación digital y de un departamento de tecnología escalable.
05Oslo, Noruega · remoto
Principal Software EngineerPowerFeud
sep 2025 – actualidad
<100 msTTI del frontend en Next.js · Lighthouse 90+
Migró el backend de AWS Lambda a un monorepo tRPC/TypeScript sin cold starts. Clean/Hexagonal + DDD sobre MongoDB, app móvil en React Native, despliegues blue/green con GitHub Actions y mentoría.
- 85 %+
- cobertura de pruebas
- 90+
- Lighthouse
- 0
- cold starts
Antes: Software Engineer feb 2025 – sep 2025
06Cupertino, CA, EE. UU. · remoto
Backend & DevOps Engineer LeadLedgerFi
feb 2026 – actualidad
4 entornosaislados, en 3 zonas de disponibilidad de AWS
Infra de producción con Terraform, ECS Fargate, Aurora PostgreSQL Serverless v2, Redis y SQS. Infraestructura de IA para agentes LLM, model routing y eval harnesses. CI/CD sin caídas; RabbitMQ reemplazado por SQS.
- 10
- workflows de GitHub Actions
- 9
- colas SQS
- ~20
- alarmas de CloudWatch
- 15+
- métricas de Prometheus
Antes: Backend Engineer (Go) may 2025 – feb 2026
07Lo que construyo hoy
IA que de verdad sale a producción
Sistemas de producción escalables —y sus entornos de demo, desarrollo y staging— sobre AWS, Terraform, Go, gRPC y arquitecturas orientadas a eventos, con foco en fiabilidad, rendimiento, observabilidad y automatización. En IA: entrenamiento y fine-tuning de modelos, evals, benchmarking, optimización de inferencia, model routing, pipelines de datasets, sistemas agénticos y harnesses de IA en producción que conectan modelos con herramientas, APIs, memoria y observabilidad.
Me interesa sobre todo convertir la investigación en IA y las capacidades de los modelos en sistemas fiables y escalables que de verdad se lanzan.
- Go
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- gRPC
- tRPC
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