David Loor
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.
$ apri lavori-recenti
- RFP SearchRicerca opportunità assistita dall'AI
- AIdaemonRuntime per agenti self-hosted
- BannermarchGioco di strategia persistente
- Server MCPStrumenti e integrazioni per agenti
Competenze ed Esperienza
Un toolkit orientato alla produzione, maturato in oltre 17 anni di lavoro.
Carriera ed Educazione
Esperienza professionale
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.
Formazione
Ingegneria dei Sistemi Informatici
LaureaHo 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.
18 giu 2026aiGemma 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.
8 giu 2026AICome 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.
20 mag 2026Mettiti in Contatto
Un sistema da modernizzare, un'idea AI da validare o un ruolo senior da discutere?
Parliamone
Scegli una breve chiamata o invia il contesto via email.
- Integrazione AI
- Architettura cloud
- Modernizzazione web
Interroga questo sito dal tuo agente IA
Questo portfolio è esposto come server Model Context Protocol (MCP). Gli agenti possono cercare articoli, leggere il profilo e richiedere una consulenza direttamente. Funziona con Claude Desktop, Claude Code, Cursor o qualsiasi client MCP.
Disponibile per consulenze selezionate e ruoli senior