David Loor M.
Architetto di Soluzioni AI, Cloud & Web
Attualmente offro consulenza su integrazione AI, architettura cloud e modernizzazione web a un piccolo gruppo di clienti. Disponibile per ruoli di ingegneria senior e leadership tecnica.
Competenze ed Esperienza
Building production systems with modern tech stacks for over 17 years
Carriera ed Educazione
Professional Experience
Web Tech Lead
Guido un team interfunzionale di oltre 4 persone su progetti governativi focalizzati su AI e web. Costruisco soluzioni governative orientate alla sicurezza che combinano AI, database e tecnologie web con alta disponibilità durante i picchi di traffico nazionali.
Direttore dello Sviluppo Web
Ho guidato e formato un team globale di oltre 10 sviluppatori su tre continenti per piattaforme enterprise su larga scala. Gestito implementazioni Drupal e WordPress con robusti standard di sicurezza, prestazioni e accessibilità WCAG 2.1.
Architetto delle Soluzioni
Ho progettato soluzioni enterprise Drupal e WordPress gestendo un team di oltre 3 ingegneri. Ho stabilito standard tecnici e guidato iniziative di miglioramento continuo.
Education
Ingegneria dei Sistemi Informatici
DEGREEHo conseguito la laurea in Scienze Informatiche e dell'Informazione presso l'università tecnica di punta dell'Ecuador, costruendo una solida base nell'ingegneria del software, negli algoritmi e nei principi dell'informatica.
Dal Blog
Il mio agente continuava a perdere fatti che aveva già salvato
AIdaemon poteva salvare un fatto e poi non riuscire a trovarlo quando glielo chiedevo. La ricerca semantica classifica in base a ciò che è sullo stesso argomento, quindi il breve fatto che contiene la risposta reale viene sepolto sotto altri più prolissi nelle vicinanze. Un reranker legge ogni candidato rispetto alla domanda e rimette quello giusto in cima.
2026-06-18aiGemma locale era troppo lento con AIdaemon finché non ho corretto llama.cpp e la dimensione del prompt
Volevo AIdaemon su Gemma locale 4 26B tramite llama.cpp, non Ollama. La generazione avveniva a circa 45 tok/s su un M4 Pro. I turni dell'agente sembravano ancora bloccati perché il prefill su prompt da 14k token richiedeva da 8 a 9 secondi prima che il modello scrivesse una singola parola.
2026-06-08AICome funzionano realmente gli agenti AI di livello produttivo
Una spiegazione in linguaggio semplice del piano di controllo, del piano degli strumenti, della memoria, delle guardrail, dei sotto-agenti e dell'osservabilità dietro gli agenti AI di livello produttivo.
2026-05-20Mettiti in Contatto
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