Rodrigo Arenas · Consultor & Founder
Arquitectura, desarrollo y consultoría para equipos que necesitan integrar datos, modelos y aplicaciones.
Componentes, integraciones y decisiones técnicas para productos y plataformas de IA.
Pipelines, entrenamiento, evaluación y monitoreo: del dato al sistema.
APIs, herramientas y documentación que un equipo pueda usar y mantener.
Ciaren permite diseñar pipelines de datos y machine learning, inspeccionar cada nodo y exportar Python independiente en pandas o Polars. Ejecución local. Open core. En alpha.
Optimización de modelos y planificación de personal, con código abierto, documentación y ejemplos ejecutables.
Optimización evolutiva para scikit-learn.
Librería Python para ajuste de hiperparámetros y selección de características con algoritmos evolutivos. Trabaja con estimadores de scikit-learn, validación cruzada y funciones de evaluación. La documentación incluye ejemplos con clasificadores, regresores y pipelines.
Dimensionamiento de personal y asignación de turnos.
Librería Python para planeación de personal: estima la dotación con Erlang-C y asigna turnos según la demanda y las restricciones de programación. Incluye ejemplos para call centers y equipos de operaciones.
Explorar proyectoDatos consultados: 13 de oct de 2026. Descargas de PyPI en los 30 días de la medición.
Ver todos los proyectosAprendizaje de Data Science y Machine Learning, con código en el navegador y rutas guiadas.
Consultoría
Arquitectura y desarrollo para convertir una idea de IA en un producto que puedas operar.
Ver servicios y entregablesUn alcance acordado: qué necesita el equipo, qué datos existen y qué limita la solución.
Arquitectura, alternativas y un plan por fases con criterios verificables.
Software integrado, pruebas y documentación para que el equipo pueda operarlo y mantenerlo.
octubre de 2026
Combina recuperación BM25 y rankings semánticos con reciprocal rank fusion. Ejecuta un baseline en Python y evalúa candidatos antes de añadir un reranker.
octubre de 2026
Valida importes extraídos contra líneas fuente, formatos decimales explícitos y totales. Mide precisión por campo y cobertura de revisión con documentos etiquetados.
septiembre de 2026
Usa Jev y el SDK de TypeSafe en Python para enrutar solicitudes con Choice, Noul, umbrales de confianza y revisión humana.
Elige el área que estás trabajando para encontrar tutoriales y proyectos relacionados.
Guías prácticas sobre extracción estructurada, agentes con LangGraph y automatización con modelos de lenguaje.
Arquitectura, evaluación y operación de sistemas de recuperación aumentada para bases de conocimiento empresariales.
Pipelines, monitoreo, despliegue, experiment tracking y APIs para modelos de machine learning mantenibles.
Optimización de hiperparámetros, selección de características y algoritmos evolutivos con Python y scikit-learn.
Flujos de datos, streaming, detección de anomalías, ETL y bases operativas para sistemas de IA y ML.
Tutoriales prácticos de Python, scikit-learn, APIs y herramientas para construir sistemas de ML útiles.
Recursos para pasar de ideas y prototipos de IA a sistemas desplegados con impacto operativo.
Ingeniero de machine learning y arquitecto de software. Creo herramientas para trabajar con datos y modelos, y comparto lo que aprendo al construirlas.
Explorar capacidadesCuéntame qué quieres construir, qué datos tienes y dónde está el desafío técnico.
