David Loor
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.
$ ouvrir travaux-récents
- RFP SearchDécouverte d'opportunités assistée par IA
- AIdaemonRuntime d'agents auto-hébergé
- BannermarchJeu de stratégie persistant
- Serveurs MCPOutils et intégrations pour agents
Expertise & Compétences
Une boîte à outils orientée production, forgée par plus de 17 ans de livraison.
Carrière & Formation
Expérience professionnelle
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.
Formation
Ingénierie des Systèmes Informatiques
DiplômeJ'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.
18 juin 2026aiGemma 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.
8 juin 2026AIComment 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.
20 mai 2026Prendre Contact
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