Disponible para nuevos retos

Daniel Valladolid Moreno

AI Automation & Integration Engineer

Ingeniero de automatizaciones, datos e integraciones con IA

Diseño automatizaciones que conectan herramientas, integran IA generativa y convierten datos dispersos en flujos útiles. Base sólida de ingeniería informática, enfoque en procesos reales y resultados medibles.

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Big Data

IA aplicada

Automatización

Sobre Mí

De los sistemas de información a la IA aplicada

Ingeniería de sistemas + IA aplicada

Estudio el Grado en Ingeniería Informática en Sistemas de Información en la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla). Esa formación me ha dado una base que valoro mucho: entender cómo fluye la información dentro de una organización — procesos, datos y sistemas — y detectar dónde la tecnología puede eliminar fricción.

Aplico esa base a la automatización y la IA generativa: he construido aplicaciones completas, desde el diseño de APIs y bases de datos hasta la integración de LLMs en productos funcionales. Mi objetivo es construir soluciones que conecten APIs, modelos de IA y sistemas internos para mejorar procesos empresariales de forma medible.

Cómo aporto valor

Entiendo el proceso primero

Analizo cómo trabaja el negocio antes de escribir una línea de código.

Automatizo lo repetitivo

Documentos, informes y tareas manuales convertidos en flujos automáticos.

Integro IA donde aporta

LLMs, RAG y agentes aplicados a casos de uso concretos, no por moda.

Decido con datos

SQL y análisis para que cada mejora sea medible, no una intuición.

Especialización

Áreas en las que construyo soluciones

Automatización de Procesos

Flujos que eliminan trabajo manual: generación de documentos, informes, presentaciones y procesos internos conectados de principio a fin.

Integraciones con IA Generativa

LLMs aplicados a casos reales: asistentes documentales, RAG, agentes y generación automática de contenido integrados vía API.

APIs e Integración de Sistemas

Diseño y consumo de APIs REST y webhooks para que los datos fluyan entre herramientas sin intervención manual.

Datos y Big Data

Modelado relacional (SQL), sistemas de información y fundamentos de minería de datos y Big Data para explotar datos dispersos.

Machine Learning y Deep Learning

Base académica y práctica: modelos predictivos sobre series temporales optimizados con computación de alto rendimiento (OpenMP, MPI).

Soluciones para Empresas

Orientación a negocio: cada desarrollo parte de un problema real y se mide por el tiempo que ahorra o el valor que genera.

Stack Tecnológico

Herramientas organizadas por área de trabajo

Base consolidada En aprendizaje activo

Lenguajes

Python SQL Java JavaScript C / C++

Backend & APIs

Django Node.js APIs REST Webhooks FastAPI

Automatización & IA

LLMs (Llama 3.3) Prompt engineering RAG Agentes de IA n8n Make LangChain

Datos & Big Data

PostgreSQL Modelado relacional Minería de datos (fundamentos) pandas PySpark

DevOps & Rendimiento

Docker Git & GitHub OpenMP MPI

Frontend

JavaScript Bootstrap Three.js HTML / CSS

Proyectos Destacados

Soluciones construidas sobre problemas reales

NutriGreen

Planificar una dieta adaptada requiere tiempo y conocimiento experto. NutriGreen lo automatiza: una app web que integra un LLM (Llama 3.3) vía API para generar dietas personalizadas según el tipo de alimentación y el objetivo calórico.

IA generativa automatizando un proceso experto de principio a fin.

Node.js JavaScript Llama 3.3 API REST

Demo

Asteroyer

Los datos abiertos de la NASA (API NeoWS) son potentes pero difíciles de interpretar. Asteroyer los convierte en un simulador 3D interactivo de impactos de asteroides: el backend en Django extrae, procesa y sirve los datos listos para visualizar.

Integración de una API externa y transformación de datos en información comprensible.

Django Python Three.js API NASA

Ver Repositorio

Predictor de Series Temporales

Predicción sobre series temporales con un algoritmo KNN implementado desde cero y optimizado con OpenMP y MPI, evaluando escalabilidad y rendimiento sobre grandes volúmenes de datos.

Machine Learning y computación de alto rendimiento aplicados al procesamiento intensivo de datos.

C OpenMP MPI Docker

Certificaciones

Formación continua en IA aplicada y desarrollo

Mayo 2026

Claude Code in Action

Anthropic

Curso oficial de Anthropic sobre desarrollo y automatización de flujos de trabajo con Claude Code.

ID: nuqeka4qy3mi

Verificar credencial Ver certificado

Junio 2026

Desarrollo con IA: de 0 a Producción

BIG school

Jornadas formativas sobre desarrollo de aplicaciones con IA, desde el prototipo hasta su puesta en producción (6 horas).

Ver certificado

Octubre 2025

Iniciación al Desarrollo con IA

BIG school

Jornadas formativas de introducción al desarrollo de soluciones con IA generativa (6 horas).

Ver certificado

Formación

Mi recorrido académico

2022 — Presente

Grado en Ingeniería Informática en Sistemas de Información

Universidad Pablo de Olavide, Sevilla

Formación centrada en sistemas de información empresariales: bases de datos, procesos de negocio, desarrollo de software e IA. Especialización personal en automatización, integración de sistemas y computación de alto rendimiento.

2025 — Presente

Formación continua en IA aplicada

Anthropic · BIG school

Certificaciones y jornadas orientadas a IA generativa aplicada y desarrollo asistido por IA, en paralelo al grado universitario.

Conectemos

¿Tienes un proceso que consume horas de trabajo manual, una integración pendiente o una idea que necesita IA? Escríbeme y lo vemos.

Abierto a oportunidades junior, prácticas y proyectos en automatización, datos e IA.

daniel.valladolid.ing@outlook.com

daniel-valladolid-moreno

GitHub

Desppo

Localización

Sevilla, España

Idiomas

Español (Nativo), Inglés (B2)

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