Axel Cuevas

AI Engineer

• 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.

Arquitecto de Sistemas y Desarrollador Full Stack

• 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.

Desarrollador Backend Freelance y Arquitecto de Sistemas

• 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.

Fundador y Arquitecto Principal de IA

• 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.

Desarrollador de Agentes de IA

• 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.

Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM)

Y Combinator Startup School

Instituto Técnico Salesiano (ITESA)