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    Axel Cuevas
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    Hablemos

    AxelCuevas

    Ingeniero backend e IA. Sistemas de almacén, rieles de pago y agentes con permisos, hechos para no caerse.

    axel@devhub~
    rolAI Engineer @ Leadsales
    focoagentes · pagos · almacenes
    baseSanto Domingo · 14:56 AST
    commits · 7d30
    stackTypeScript · Python · NestJS
    Desliza

    Pasa la luz por los televisoresToca para apuntar la luz

    Casi todo lo que construyo funciona donde nadie está mirando: en un almacén midiendo paletas, entre un checkout y tres pasarelas de pago, en un canal de Slack donde un agente espera permiso. Hoy lo hago como ingeniero de IA en Leadsales.

    Trabajo seleccionado

    Cosas que he lanzado.

    Los once ↓
    01Rivero · 2026
    En producción

    Dimensionador de paletas

    Una cámara de profundidad, una nube de puntos en Python, una paleta medida en menos de un segundo.

    $25k+
    ahorrados por estación
    <1 s
    por paleta
    02Rivero · 2026
    Interno

    Orquestador de IA con permisos

    Un agente que ejecuta operaciones de backend desde Slack, y solo toca lo que se le permitió.

    40%
    de tickets de baja complejidad cerrados solo
    100%
    de las capacidades detrás de un alcance
    03Rivero · 2025 — 26
    En producción

    Plataforma de almacén

    Recepción, conteos cíclicos, reportes y la capa semántica bajo un solo monorepo.

    +80%
    trazabilidad y exactitud del inventario
    ~20%
    más ingresos en menos de dos meses
    04IQ BIAI Solutions · 2025
    En producción

    Una sola interfaz sobre Cybersource, CardNET y Azul.

    3 → 1
    pasarelas detrás de una interfaz
    -70%
    complejidad de integración
    Más proyectos07
    Stack

    Lo que uso de verdad.

    Pasa por una estrella · lo que se despliega junto está conectado
    // Carta del stack
    Época J2026.7 · 50 estrellas · 6 constelaciones
    Pasa por una estrella · clic para fijar
    más grande = más uso
    Actividad

    Cómo construyo.

    GitHub · contribuciones · últimos 12 meses2888 en total
    lunmiévie
    septoctnovdicenefebmarabrmayjunjulagosept
    Sesiones con agentes por semana · Claude Code + Cursor · desde 2026-07-16
    0 contribuciones en el último añoMenos Más
    Cuándo escribo prompts · día × hora (Santo Domingo)1839 prompts
    domlunmarmiéjueviesáb
    061218
    Agentes · Claude Code + Cursoral 2026-10-02
    ¿Escrito por agentes?
    99.9 % de las líneas
    24.643 líneas en 104 commits rastreados en Cursor · cada diff revisado por mí
    ¿Delegación?
    14 subagentes
    por sesión · 952 ejecuciones en 67 sesiones de Claude Code
    ¿Sin supervisión?
    92 % sin supervisión
    de los prompts corrieron en modo auto o bypass · 101 se detuvieron a preguntarme
    ¿Qué modelos?
    Opus 5CCOpus 5.5CCGrok 4.6CU
    elegidos según la tarea · Opus 5 + Opus 5.5 en Claude Code · Grok 4.6 en Cursor
    ¿Cuánto?
    376 h
    67 días activos · 75 sesiones · 8 proyectos · desde 2026-07-16
    ¿Cuándo?
    Pico a las 11
    Jueves · 14 % después de las 10 PM · mejor racha 23 días
    Registro de sesiones · Claude Code · recientestodas las semanas
    2026-10-02second-brain · Opus 5.550 min8 p
    2026-10-01misc · Opus 5.587 min3 p
    2026-09-30portfolio · Opus 5.5395 min65 p
    2026-09-30misc · Opus 5.5808 min259 p
    2026-09-30nest-base · Opus 5.55 min1 p
    2026-09-28rivero-track · Opus 5.51 min2 p
    2026-09-27portfolio · Opus 5.518 min6 p
    2026-09-27misc · Opus 5.51284 min86 p
    Experiencia

    Donde pasó el trabajo.

    CV (PDF)
    • Reduje 19 veces el costo de inferencia del Lead Agent en producción durante la primera semana, reevaluando la selección de modelos y migrando el agente a un modelo mucho más barato.
    • Reescribí el comportamiento conversacional del agente para eliminar las frases genéricas de IA, de modo que sus respuestas suenan como un vendedor humano y venden con más naturalidad en las conversaciones con clientes.
    • Soy responsable de la arquitectura GenAI detrás de los agentes que adquieren, califican y atienden a los clientes de Leadsales: RAG sobre OpenSearch y Pinecone, clasificación de leads con LLM, knowledge bases multiformato (PDF, Excel, OCR) y handoff humano–agente, con costo, latencia y calidad medidos en producción.
    • Construyo el workflow AI-native del equipo: skills empaquetados, controles deterministas alrededor del trabajo agéntico (hooks, gates de CI), decisiones de arquitectura documentadas y mentoría en patrones de LLM.
    Remoto · stack
    PythonTypeScriptclaudePineconeopensearchLangGraphMCP
    • Ingenié un sistema propietario de dimensionamiento 3D de paletas (hardware y software) con cámaras de profundidad Orbbec ToF, WebSockets y un algoritmo propio de extracción 3D en Python, diseñado para evitar la patente estadounidense de un competidor, ahorrando más de $25k por estación y despertando interés de licenciamiento B2B de la mayor cadena de supermercados de RD.
    • Diseñé Orchy, un orquestador de IA con permisos construido sobre primitivas de OpenClaw y Hermes, con alcances de seguridad estrictos en todas las integraciones MCP, para que la IA ejecute operaciones de backend (como el aprovisionamiento de Google Workspace) directamente desde Slack. Su bucle de autoaprendizaje resuelve el 40% de los tickets de ingeniería de baja complejidad evitando alucinaciones no autorizadas del LLM.
    • Asumí de principio a fin un sistema de auditoría de almacén mobile-first que reemplazó los conteos a ciegas con un algoritmo de enrutamiento inteligente basado en riesgo y BullMQ para la re-puntuación asíncrona de paletas y el registro de auditoría; resolví anomalías a nivel de base de datos (paletas fantasma en varias ubicaciones), elevando la trazabilidad y precisión del inventario en un 80%.
    • Diseñé un motor de reportes semántico sobre Cube.js conectado a una réplica de lectura de PostgreSQL con pre-agregaciones, y un front end interactivo con AG Grid y ECharts con desglose hasta el SKU y vistas accionables para liquidaciones y ofertas masivas, aumentando los ingresos ~20% en menos de dos meses.
    Remoto · Santo Domingo, RD / Miami, FL · stack
    TypeScriptPythonNestJSNext.jsReactPostgreSQLRedisBullMQClickHouseMCPDockerLinux
    • Diseñé una API de pagos multi-tenant en NestJS que unificó 3 de las principales pasarelas dominicanas (Cybersource, CardNET, Azul) bajo una única interfaz, reduciendo la complejidad de integración de los clientes en un 70%.
    • Ingenié una arquitectura de seguridad robusta: un sistema de API Key basado en HMAC y un flujo de tokenización de extremo a extremo con Cybersource Flex Microform, reduciendo el alcance de cumplimiento PCI DSS a SAQ A.
    • Diseñé un sistema de despacho de webhooks de alta disponibilidad sobre BullMQ con Redis, garantizando un 100% de fiabilidad de entrega con backoff exponencial para notificaciones críticas de pagos y reembolsos.
    Remoto · stack
    NestJSTypeScriptNode.jsPrismaRedisBullMQPostgreSQLDocker
    • Fundé y diseñé DeUna, un cerrador de ventas conversacional autónomo con IA para pymes de LATAM, que opera de forma nativa dentro de WhatsApp para automatizar mensajes directos, agenda y ventas de alto valor.
    • Ingenié un pipeline de voz de baja latencia con Whisper v3 Turbo y ElevenLabs para clonar la voz de los dueños de negocio, procesando dialectos regionales marcados para lograr autenticidad auditiva.
    • Implementé un algoritmo de regateo acotado dentro del motor RAG, que permite a la IA negociar dinámicamente con psicología de ventas mientras protege matemáticamente el precio mínimo oculto.
    Remoto · stack
    PythonTypeScriptFastAPILangGraphPineconePostgreSQLRedisDockerAWS
    • Desarrollé una capa de audio bidireccional en tiempo real con WebSockets y la API de Gemini Live, reduciendo la latencia de respuesta de voz en un 60%.
    • Ingenié pipelines de datos robustos con Dagster, dbt y ClickHouse, aplicando pruebas A/B y modelos de transformación.
    Remoto · stack
    PythonFastAPIGeminiGoogle ADKMCPDagsterdbtClickHouseDocker
    Contacto

    ¿Tienes un sistema que hay que construir?

    axeljcuevast@gmail.com
    Santo Domingo · · abierto a freelance selecto
    © 2026 Axel CuevasGitHub · LinkedIn · X · Instagram · CVHecho con Next.js · three.js · GSAP
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    13 de mayo de 2025 · 3D · Three.js

    Optimizing 3D Models for the Web using Draco and other tools

    Learn how to optimize 3D models for web using GLB format, gltf-transform, and Three.js best practices. See real results: 85% file size reduction and 116% performance improvement.

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