David Loor M.
Architecte de Solutions IA, Cloud & Web
Je conseille actuellement un petit nombre de clients sur l'intégration de l'IA, l'architecture cloud et la modernisation web. Ouvert à des postes d'ingénierie senior et de leadership technique.
Expertise & Compétences
Building production systems with modern tech stacks for over 17 years
Carrière & Formation
Professional Experience
Tech Lead Web
Je dirige une équipe pluridisciplinaire de 4+ personnes sur des projets gouvernementaux axés sur l'IA et le web. Construction de solutions gouvernementales axées sur la sécurité qui combinent l'IA, les bases de données et les technologies web avec une haute disponibilité lors des pics de trafic nationaux.
Directeur du Développement Web
J'ai dirigé et encadré une équipe mondiale de plus de 10 développeurs sur trois continents pour des plateformes d'entreprise à grande échelle. Gestion des implémentations Drupal et WordPress avec des normes robustes de sécurité, de performance et d'accessibilité WCAG 2.1.
Architecte de Solutions
J'ai conçu des solutions Drupal et WordPress d'entreprise tout en gérant une équipe de plus de 3 ingénieurs. J'ai établi des normes techniques et dirigé des initiatives d'amélioration continue.
Education
Ingénierie des Systèmes Informatiques
DEGREEJ'ai obtenu mon diplôme en Informatique et Sciences de l'Information de la meilleure université technique d'Équateur, construisant une base solide en génie logiciel, algorithmes et principes informatiques.
Du Blog
Mon agent continuait de perdre les faits qu'il avait déjà enregistrés
AIdaemon pouvait enregistrer un fait et ensuite ne pas le retrouver quand je le demandais. La recherche sémantique classe les résultats par sujet, de sorte que le fait concis contenant la vraie réponse se retrouve enfoui sous des informations plus verbeuses à proximité. Un reranker évalue chaque candidat en fonction de la question et replace le bon en tête.
2026-06-18aiGemma local était trop lent avec AIdaemon jusqu'à ce que je corrige llama.cpp et la taille du prompt
Je voulais AIdaemon sur Gemma 4 26B local via llama.cpp, pas Ollama. La génération tournait à ~45 tok/s sur un M4 Pro. Les tours d'agent semblaient toujours bloqués car le préremplissage sur des prompts de 14k tokens prenait 8 à 9 secondes avant que le modèle n'écrive un seul mot.
2026-06-08AIComment fonctionnent réellement les agents IA de niveau production
Une explication en langage clair du plan de contrôle, du plan d'outils, de la mémoire, des garde-fous, des sous-agents et de l'observabilité derrière les agents IA de niveau production.
2026-05-20Prendre Contact
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