Infinity Neural
Arquitecto de Software & Tech Lead · 2017 – 2024
Casi siete años construyendo el núcleo de Computer Vision de Infinity Neural: de desarrollador y arquitecto a Tech Lead del equipo. Sistemas de visión artificial en tiempo real —conteo de aforos, tracking, analíticas de accesos— llevados de la I+D a producto homologado y desplegado en producción a gran escala para clientes enterprise.
- 250+ servidores en producción
- 6,5 años (2017–2024)
- 6 personas en el equipo
- >99% precisión homologada (CEM)
Clientes
- Fira Barcelona (MWC)
- IFEMA
- Renfe
- Coca-Cola
- Acciona
- Abertis
- PortAventura
- Casino de Barcelona
- San Fermines (Pamplona)
- Aeropuerto de Barcelona – El Prat
- FGC
- Tech Lead & Arquitecto de Software jul 2022 – abr 2024 · Full-time
Lideré el despliegue en producción de un sistema de Computer Vision en 200+ servidores, el liderazgo técnico del equipo, la arquitectura, el escalado y la monitorización.
- Arquitecto de Software & Computer Vision Developer nov 2017 – jul 2022 · Full-time
Arquitectura y desarrollo del núcleo de Computer Vision: sistemas de visión artificial en tiempo real para detección y seguimiento de objetos.
Proyectos
MCP de diagnóstico y reparación remota
MCP de diagnóstico y reparación remota
Un MCP que navega el ecosistema de 250+ servidores para diagnosticar y arreglar incidencias remotas con la potencia de los LLM.
- El problema
- Diagnosticar y resolver incidencias en un ecosistema de 250+ servidores donde muchos recursos solo son alcanzables saltando por la red: cámaras accesibles únicamente desde su servidor remoto y bases de datos locales con datos temporales en cada servidor.
- Decisión de stack
- Un MCP (Model Context Protocol) que expone al LLM herramientas para navegar la red de servidores y load balancers, inspeccionar servidores y cámaras remotas, consultar las BD locales y aplicar arreglos, sobre la arquitectura de reverse proxy/load balancing en el 443 del ecosistema de vídeo-analítica.
- El reto técnico
- Alcanzar recursos profundamente anidados (cámaras y BD locales solo accesibles saltando de servidor en servidor a través de los load balancers) y exponer esa navegación como herramientas fiables para que el LLM diagnostique y repare de forma autónoma.
- Impacto
- Monitorización y diagnóstico de un ecosistema de 250+ servidores en producción, acelerando la resolución de errores en servidores y cámaras remotas.
Sistema de conteo de personas
Sistema de conteo de personas
El primer sistema de conteo de aforos homologado por el CEM, con >99% de precisión y multicámara en tiempo real.
- El problema
- Medir el aforo con precisión certificable en espacios multitudinarios (ferias, casinos, fiestas populares), donde una sola cámara no cubre portones anchos y el solape entre cámaras provoca dobles conteos.
- Decisión de stack
- Prototipo en Python (YOLOv2 + un algoritmo de tracking propio) reescrito en C++ con CUDA para escalar en rendimiento; multithreading para procesar muchas cámaras con una sola GPU.
- El reto técnico
- Fusionar y sincronizar en tiempo real hasta 12 cámaras alineadas en una única vista sobre la que corren las analíticas, con una configuración fina del solape para no contar dos veces a la misma persona.
- Impacto
- Precisión superior al 99% homologada por el CEM (Centro Español de Metrología) — el primer sistema de conteo certificado. Robusto con hasta 200 personas bajo una misma cámara (San Fermines).
Analíticas de accesos y andenes — Renfe
Analíticas de accesos y andenes — Renfe
Conteo por torno, detección de fraude y aforo de andén desplegados en toda la red de Renfe.
- El problema
- Controlar accesos y andenes a escala de toda una red ferroviaria: conteo por torno, fraude (dos personas a la vez, salto del torno), personas con objetos, saltos a la vía y aforo.
- Impacto
- Desplegado en toda la red de Renfe y auditado periódicamente por el cliente, validando su precisión de forma recurrente.