// AI Engineer · Madrid · España

Soy Jorge Pulgar. AI Engineer con base en Madrid.

Construyo sistemas de automatización con IA para empresas que quieren escalar, e integro LLMs en productos que necesitan inteligencia real en producción. No demos — sistemas que funcionan.

Jorge Pulgar, AI Engineer en Madrid

Mi camino en la IA

De desarrollador web
a AI Engineer.

Empecé en el desarrollo web, pero lo que me enganchó fue lo que pasaba cuando el código empezaba a tomar decisiones. Hice el grado en IES Pío Baroja en Madrid, y en cuanto terminé entré a la especialización en AI & Data Engineering en Tajamar — porque quería construir sistemas que aprendieran, no solo que ejecutaran.

En 2025 hice unas prácticas como AI Application Developer en Datarmony, donde construí una aplicación de análisis financiero con Python, Google Cloud y la API de Gemini. Allí entendí que la diferencia entre un sistema de IA que funciona y uno que no está en los detalles de producción: los tests, la gestión de errores, el contexto que se mantiene entre turnos.

Desde agosto de 2026 trabajo como Data Engineer en Aldaba, en prácticas remuneradas: construyo notebooks y pipelines en Azure Synapse, pruebo la carga de ficheros, verifico que los datos lleguen correctos y ajusto configuraciones.

Ahora construyo esos sistemas para empresas que quieren que la IA haga trabajo real — no demos, no pruebas de concepto que nunca llegan a producción.


Formación y certificaciones

Formación

  • Especialización en AI & Data Engineering (posgrado privado)
    Tajamar, Madrid · sep 2025–presente
  • Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Web
    IES Pío Baroja, Madrid

Certificaciones Microsoft Azure

  • AI Engineer Associate (AI-102)
  • Data Scientist Associate (DP-100)
  • Database Administrator Associate (DP-300)
  • Data Fundamentals (DP-900)

Experiencia

  • Data Engineer (prácticas remuneradas) · Aldaba
    agosto 2026 – actualidad
    Pipelines y notebooks en Azure Synapse: carga de ficheros, validación de datos y configuración.
  • Proyecto final (TFM) · Integra Tecnología
    marzo–junio 2026
    LicitAI, plataforma RAG de análisis de licitaciones públicas, construida en equipo de tres para un cliente real. Ver el proyecto →
  • AI Application Developer (prácticas) · Datarmony
    marzo–junio 2025
    Aplicación de análisis financiero con Python, Google Cloud y Gemini API.

Con lo que
trabajo.

Stack centrado en Python para backend, Azure para IA en producción, y React/TypeScript para frontend cuando el proyecto lo requiere.

Python FastAPI LangGraph Azure AI Foundry Azure AI Search LangChain OpenAI Claude Gemini PyTorch TensorFlow scikit-learn OpenCV ONNX SQLAlchemy Pydantic v2 PostgreSQL SQLite React TypeScript Next.js Tailwind Vite Google Cloud Git Claude Code

Lo que he construido

TFM · RAG · Azure AI

LicitAI

Proyecto final de especialización: analiza licitaciones públicas, lee el pliego completo, extrae requisitos con cita a página y redacta la memoria técnica. De días a horas.

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RAG · Azure AI · FastAPI

RAG Assistants Platform

Plataforma multi-asistente con aislamiento estructural real, búsqueda híbrida y fallback honesto. 56 tests, 7 días a producción.

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Claude Code · MCP · AST

Large Codebases AI Layer

Capa de IA sobre un monorepo: CLAUDE.md autoevolutivo, servidor MCP con navegación AST y subagente explorer de solo lectura.

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Multi-agente · Azure OpenAI · Next.js

Job Application Multi-Agent

Pipeline multi-agente que busca empleo, investiga empresas y redacta candidaturas personalizadas. ~€0.05–0.50/día de coste.

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LightGBM · Azure OpenAI · FastAPI

Clarity Bank

Clasifica transacciones bancarias con pipeline de dos niveles. 96.1% de precisión, 95.6% menos coste que enviar todo al LLM.

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RAG agéntico · Qdrant · LangGraph

Repo Expert

RAG agéntico sobre cualquier repositorio, con citas que enlazan al fragmento exacto. Es el sistema que responde en el chat de esta web.

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