Juan Andrés Quiroga
Ai Specialist @Universidad Uk
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WORK HISTORY
Ai Specialist @Universidad Uk
Evaluation, validation, and optimization of multimodal intelligent agents and AI automations across academic and administrative processes. Key ResponsibilitiesConduct model audits and regression testing after each update.Develop and deploy intelligent automations for repetitive tasks and workflows.Collaborate with engineering teams and end users to gather feedback, detect bias, and prioritize improvements. TechnologiesOpenAI API · PyTorch · Scikit-Learn · Python · Salesforce
EDUCATION
Escuela Modelo de San Juan Secundaria
Bachiller en Economía y Administración, .
Universidad de 'San Andrés'
Ingeniería en Inteligencia Artificial
ABOUT JUAN ANDRÉS QUIROGA
Soy estudiante avanzado de Ingeniería en Inteligencia Artificial en la Universidad de San Andrés (UdeSA), con un objetivo claro: cerrar la brecha entre la investigación académica y los sistemas de producción escalables.Me motiva el desafío de aprender tecnologías emergentes de manera ágil y en profundidad. Esta versatilidad es el motor que me permite dominar nuevos stacks rápidamente y adaptarme a entornos cambiantes, integrando herramientas diversas para construir soluciones robustas y eficientes.Actualmente, aplico esta visión como AI Engineer en Kuepa, donde lidero el desarrollo de Sistemas Multi-Agente impulsados por LLMs y soluciones de IA Generativa que operan en producción. Mi enfoque es End-to-End: no solo entreno arquitecturas SOTA, sino que diseño la infraestructura de microservicios (NestJS/FastAPI), implemento la persistencia en bases de datos (SQL/NoSQL/Vectoriales), gestiono el despliegue escalable (Kubernetes/GCP) y orquesto la lógica compleja de agentes (LangGraph/Python).En paralelo, mantengo un pie firme en la investigación académica dentro del LINAR (Computer Vision) y participo activamente en desafíos de innovación como la IBM Quantum Jam. Complemento esta visión de vanguardia con fundamentos sólidos de Data Science y Machine Learning clásico, utilizando una base matemática rigurosa para diseñar modelos robustos, desde la teoría estadística hasta su implementación final.
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