Arquitectura de software & datos a escala

Plataforma de systematic value investing que valora más de 60.000 empresas al día sobre una base de datos de +5 TB.

El problema

Valorar de forma metodológica y sistemática todas las empresas del mercado a la vez, con recálculo diario según precios y reportes trimestrales/anuales, sin que el sistema colapsara.

Decisión de stack

Reestructuración del ecosistema de MySQL a PostgreSQL y de Pandas a Polars para hacer viable el cálculo en tiempo real; tablas de miles de millones de registros con un ecosistema de particiones para optimizar queries.

El reto técnico

Diseñar un módulo de datos genérico que generalizara a todo tipo de activos y sus casuísticas (distintos mercados, frecuencias de reporte) sobre una base de datos de +5 TB.

Impacto

Valoración diaria de 60.000+ empresas en tiempo real, sobre un servidor dedicado con 300+ GB de RAM y 10+ TB de disco. Base del fondo de inversión de Baboon Technologies.

Motor de chat agéntico multi-cliente con RAG, herramientas externas y BI generativo, aislado por cliente.

El problema

Dar a cada cliente un asistente que responda cualquier pregunta sobre sus documentos y datos, se conecte a sus herramientas y genere gráficos y dashboards, manteniendo los datos aislados.

Decisión de stack

FastAPI + LangChain/LangGraph, indexación RAG con pgvector y Cohere Rerank, orquestación de varios LLMs por calidad/precio (OpenRouter, Gemini, Deepseek) y tools vía MCP/FastMCP. Todo trazable con Langfuse.

El reto técnico

En la indexación, agrupar información automáticamente, detectar discrepancias y permitir una curación manual; y aislar los datos por project_id en un motor multi-tenant reutilizable.

Impacto

Motor reutilizable en producción para varios clientes (respuesta a información financiera, monitoreo de márgenes y rentabilidades con gráficos).

Plataforma para terapeutas a domicilio con un optimizador de huecos que minimiza desplazamientos y esperas.

El problema

Reducir los tiempos de desplazamiento y de espera de terapeutas que van a domicilio, reuniendo en una sola plataforma varios roles (terapeutas, pacientes, centros, tutores, admin), historiales, calendario y pagos.

Decisión de stack

Next.js/React + FastAPI/SQLAlchemy sobre PostgreSQL; Stripe (pagos recurrentes y Connect), Google Calendar (sync bidireccional) y OpenRouteService para distancias/tiempos reales.

El reto técnico

El optimizador de huecos: puntúa (0–100) los huecos de cada terapeuta y coloca a cada paciente en el mejor según ubicaciones reales, penalizando la espera muerta y el viaje.