David Loor M.
Arquitecto de Soluciones de IA, Cloud y Web
Actualmente realizo consultoría en integración de IA, arquitectura cloud y modernización web para un grupo reducido de clientes. Disponible para puestos de ingeniería senior y liderazgo técnico.
Experiencia y Habilidades
Building production systems with modern tech stacks for over 17 years
Carrera y Educación
Professional Experience
Líder Técnico Web
Lidero un equipo multifuncional de más de 4 personas en proyectos gubernamentales de IA y web. Construyendo soluciones gubernamentales enfocadas en la seguridad que combinan IA, bases de datos y tecnologías web con alta disponibilidad durante picos de tráfico nacional.
Director de Desarrollo Web
Lideré y mentoricé a un equipo global de más de 10 desarrolladores en tres continentes en plataformas empresariales a gran escala. Gestioné implementaciones de Drupal y WordPress con sólidos estándares de seguridad, rendimiento y accesibilidad WCAG 2.1.
Arquitecto de Soluciones
Diseñé arquitecturas de soluciones empresariales en Drupal y WordPress mientras gestionaba un equipo de más de 3 ingenieros. Establecí estándares técnicos y lideré iniciativas de mejora continua.
Education
Ingeniería en Sistemas Computacionales
DEGREEObtuve mi título en Ciencias de la Computación y la Información de la principal universidad técnica de Ecuador, construyendo una base sólida en ingeniería de software, algoritmos y principios de ciencias de la computación.
Del Blog
Mi agente seguía perdiendo hechos que ya había guardado
AIdaemon podía guardar un hecho y luego no encontrarlo cuando se lo preguntaba. La búsqueda semántica clasifica por tema, por lo que el hecho corto que contiene la respuesta real queda enterrado bajo otros más extensos cercanos. Un reranker lee cada candidato en relación con la pregunta y vuelve a colocar el correcto en la cima.
2026-06-18aiGemma local era demasiado lento con AIdaemon hasta que arreglé llama.cpp y el tamaño del prompt
Quería AIdaemon en Gemma 4 26B local a través de llama.cpp, no Ollama. La generación se ejecutaba a ~45 tok/s en un M4 Pro. Los turnos del agente aún se sentían atascados porque el prefill en prompts de 14k tokens tardaba de 8 a 9 segundos antes de que el modelo escribiera una sola palabra.
2026-06-08AICómo funcionan realmente los agentes de IA de nivel de producción
Un recorrido en lenguaje sencillo por el plano de control, el plano de herramientas, la memoria, las barreras de seguridad, los subagentes y la observabilidad detrás de los agentes de IA de nivel de producción.
2026-05-20Ponte en Contacto
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