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Sobre mí

Head of AI en Shakers

Dirijo la IA en Shakers, un marketplace de talento flexible en Madrid con más de 450 clientes empresa y más de 15.000 freelancers verificados. Soy responsable de la arquitectura técnica y de la dirección de producto de toda nuestra superficie de IA: Matchmaking, Talent Insight y la plataforma ShakersAI que hay debajo. Mi trabajo es entregar IA en la que los recruiters confíen, que los candidatos puedan impugnar y que un regulador pueda leer.

Eso no es marketing. El sistema de Matchmaking de Shakers está en el catálogo del Observatorio OECD.AI como sistema de matchmaking de referencia. Somos 1 de las 12 empresas españolas seleccionadas por el Ministerio para la Transformación Digital (DG IA) para el sandbox regulatorio del Reglamento de IA, donde dirijo el programa de adaptación de 8 meses en colaboración directa con BBVA y la DG IA. Shakers estuvo en la primera hornada en obtener el Certificado de Transparencia Algorítmica de Adigital. Eso también lo llevé yo.

Antes de todo esto me formé como estadístico aplicado: psicometría, métodos multivariantes, teoría de la medida. Tesis y publicaciones con más de 2.780 citas y un índice h de 19. Esa base es la lente con la que miro la IA ahora, porque casi todo lo que se llama «evaluación de LLM» es un problema de estadística con vocabulario nuevo, y creo que más operadores deberían tratarlo así.

Eduardo sentado en el suelo de una habitación oscura, trabajando con el portátil, iluminado por una única bombilla colgada.

Qué hago en Shakers

  • Matchmaking. Ranker de talento contra proyecto basado en LLM, con razonamiento explicable y auditable. Mueve más de 7.500 proyectos.
  • Talent Insight (Alma). Sistema de entrevista conversacional que convierte un CV en un perfil interactivo y consciente del contexto. En producción.
  • ShakersAI. La plataforma de IA que sostiene todo lo anterior. Construida desde cero. Qwen autoalojado en AWS con vLLM para los flujos sensibles; OpenAI, Gemini y Anthropic para el resto; Langfuse, Datadog y Promptfoo para observabilidad y evaluación.
  • Preparación para el Reglamento de IA. Clasificación de riesgo, sistema de gestión de calidad, documentación técnica, todo el papeleo sin glamour que convierte un modelo en un producto defendible.

Fuera del puesto

Hablo en público cuando el tema es uno del que puedo hablar con honestidad. Lo más reciente, ProductTank Madrid. La entrevista en HR Review es una foto razonable de cómo pienso el despliegue de IA sin quitar por el camino la parte humana.

Este sitio es la mitad larga de lo que hago. Si estás metiendo IA en producción y quieres un segundo par de ojos, sobre la estrategia, las evals o el diseño de organización, el enlace para agendar una charla del pie de página es la puerta de entrada.