Ingeniero Biomédico terminando en la UNC Córdoba. Mi tesis — TraumaVision — detecta fracturas óseas en radiografías con 97,18% de precisión y Recall 86,6%. AI clínica, construida desde cero.
En 2026 fundé Eleven: una agencia digital AI-nativa. Pipeline de 38 agentes coordinados, Claude API como núcleo, 4 productos live en producción.
1er puesto en Rocking the Industry — el primer hackathon industrial del mundo por RTS Group. 150 equipos multidisciplinarios. Equipo Algarroba LID.
24 años. Córdoba, Argentina. 8 meses trabajando en California — ahí fue donde realmente aprendí inglés.
— Donde la Biología se Encuentra con el Algoritmo.
Location Córdoba, AR
Status Available
Age 0
Proyectos
01
Tesis de Grado — UNC Córdoba, 2025
TraumaVision AI
Sistema de Soporte Clínico para Detección de Fracturas en Radiografías
CDSS end-to-end para detección de fracturas en radiografías. 97,18% de precisión, 86,6% de sensibilidad, AUC-ROC 0,973. Hoy en etapa de escalado: extender la detección de la muñeca a todo el cuerpo y llevar TraumaVision por programas de emprendimiento como Emprende U 2026.
Fundé y opero una agencia digital AI-nativa. Pipeline de 38 agentes coordinados con Claude API — modelos Sonnet 4.6, Haiku 4.5 y Opus 4.7 con prompt caching agresivo, extended thinking, tool use e integraciones MCP (Playwright, Google Drive, Gmail, Calendar, Canva, Vercel). 4 productos live en producción. Argentina, 2026.
Primer hackathon industrial del mundo, organizado por RTS Group. 150 equipos multidisciplinarios de 5 personas cada uno compitiendo en desafíos de ingeniería industrial real. El equipo Algarroba LID ganó el primer puesto con una propuesta de automatización de agentes human-in-the-loop para el control de sensores en una planta de energía nuclear.
1ER PUESTO
Result
ALGARROBA LID
Team
Team: Algarroba LIDRTS Group2025
04
Caso · SaaS B2B · Hecho vía Eleven · 2026
KIBBO
Una plataforma de equipos hospitalarios que funcionaba, y la web que nunca tuvo.
01 / Problema
KIBBO es una plataforma de gestión (CMMS) de equipamiento médico hospitalario. El producto funcionaba, pero kibbo.io seguía en un WordPress viejo que no lo explicaba y le frenaba el paso a los buscadores. Un bioingeniero no tenía dónde entender KIBBO, verlo andando ni ver quién ya lo usa.
02 / Mi rol
Desde Eleven lideré diseño, desarrollo front-end, SEO/GEO y la edición en inglés. El build corrió sobre nuestro pipeline de agentes IA, con mi revisión y aprobación en cada checkpoint.
03 / Decisiones clave
01
Hablarle al técnico, no al comprador.
Tercera persona, sin humo, cada afirmación mostrada en una pantalla real del producto, porque quien lee es quien lo va a usar todos los días.
02
Separar KIBBO de LEEX.
Las cifras del fabricante se atribuyen a LEEX, así KIBBO se sostiene como producto propio y no afirma nada que no pueda respaldar.
03
Darle al móvil un sistema propio.
«Expediente» lee cada página como una ficha, en vez de meter el scroll de escritorio en un teléfono.
04
Hacer del inglés una edición real.
Slugs propios, hreflang recíproco y el canonical en español intacto; las citas de usuarios quedan textuales en español con traducción rotulada, para no ponerle palabras en la boca a nadie.
04 / Resultado
En vivo en kibbo.io en español e inglés, reemplazando el WordPress viejo, con GA4 midiendo desde el lanzamiento.
ES · EN
En vivo en kibbo.io
11
Páginas en inglés
23
URLs en el sitemap
SEO / GEO
—JSON-LD: Organization, SoftwareApplication, FAQPage; puntajes solo donde se ven.
—Hreflang ES/EN recíproco, x-default y canonical por idioma.
—Sitemap desde un único registro de rutas, fechado por ediciones reales.
—Guías citables: qué es un CMMS, pliego de licitación, registros por país.
Encuentra licitaciones públicas en 33 fuentes y ayuda a Ventas a decidir a cuáles ir.
01 / Problema
LEEX, empresa argentina de equipamiento médico, vende sobre todo por licitación pública: la demanda no se genera, se detecta, en decenas de portales del Estado con formatos y plazos propios. Ver una licitación tarde es no haberla tenido; verla sin saber si calificás es perderla. La herramienta anterior era un script de un solo usuario que llenaba una planilla.
02 / Mi rol
Lo lideré de punta a punta: definí el alcance con Ventas y la gerencia, diseñé la arquitectura y construí el motor y la web app con un pipeline de agentes IA de programación bajo mi dirección.
* Datos de clientes y montos difuminados
03 / Decisiones clave
01
Código antes que IA.
Un match determinístico por diccionario y vectores filtra primero y un modelo de Claude juzga solo lo que sobrevive, porque así es barato, testeable y explicable.
02
Cada veredicto lo firma una persona.
El modelo arma un borrador requisito por requisito citando el pliego y la ficha técnica, y decide Ventas, porque perder una licitación cuesta mucho más que revisarla.
03
Tres estados de barrido, no dos.
«No hay nada», «no pude ver» y «vi mucho menos que siempre», porque la falla cara es la silenciosa.
04
Lo público primero.
El motor lee la vista pública de cada portal y entra con login solo como último recurso documentado, lo que redujo la exposición de credenciales y permitió arrancar sin esperar accesos.
04 / Resultado
Corre internamente sobre datos reales: la primera pasada completa fue del barrido al triaje y a veredictos firmados por una persona. Próximo paso: sumar al equipo de Ventas.
Sistema de Soporte Clínico para Detección de Fracturas en Radiografías
CDSS end-to-end para detección de fracturas en radiografías. 97,18% de precisión, 86,6% de sensibilidad, AUC-ROC 0,973. Hoy en etapa de escalado: extender la detección de la muñeca a todo el cuerpo y llevar TraumaVision por programas de emprendimiento como Emprende U 2026.
Fundé y opero una agencia digital AI-nativa. Pipeline de 38 agentes coordinados con Claude API — modelos Sonnet 4.6, Haiku 4.5 y Opus 4.7 con prompt caching agresivo, extended thinking, tool use e integraciones MCP (Playwright, Google Drive, Gmail, Calendar, Canva, Vercel). 4 productos live en producción. Argentina, 2026.
Primer hackathon industrial del mundo, organizado por RTS Group. 150 equipos multidisciplinarios de 5 personas cada uno compitiendo en desafíos de ingeniería industrial real. El equipo Algarroba LID ganó el primer puesto con una propuesta de automatización de agentes human-in-the-loop para el control de sensores en una planta de energía nuclear.
1ER PUESTO
Result
ALGARROBA LID
Team
RTS GROUP · 2025
Event
Team: Algarroba LIDRTS Group2025
04
Caso · SaaS B2B · Hecho vía Eleven · 2026
KIBBO
Una plataforma de equipos hospitalarios que funcionaba, y la web que nunca tuvo.
01 / Problema
KIBBO es una plataforma de gestión (CMMS) de equipamiento médico hospitalario. El producto funcionaba, pero kibbo.io seguía en un WordPress viejo que no lo explicaba y le frenaba el paso a los buscadores. Un bioingeniero no tenía dónde entender KIBBO, verlo andando ni ver quién ya lo usa.
02 / Mi rol
Desde Eleven lideré diseño, desarrollo front-end, SEO/GEO y la edición en inglés. El build corrió sobre nuestro pipeline de agentes IA, con mi revisión y aprobación en cada checkpoint.
Tercera persona, sin humo, cada afirmación mostrada en una pantalla real del producto, porque quien lee es quien lo va a usar todos los días.
02
Separar KIBBO de LEEX.
Las cifras del fabricante se atribuyen a LEEX, así KIBBO se sostiene como producto propio y no afirma nada que no pueda respaldar.
03
Darle al móvil un sistema propio.
«Expediente» lee cada página como una ficha, en vez de meter el scroll de escritorio en un teléfono.
04
Hacer del inglés una edición real.
Slugs propios, hreflang recíproco y el canonical en español intacto; las citas de usuarios quedan textuales en español con traducción rotulada, para no ponerle palabras en la boca a nadie.
En vivo en kibbo.io en español e inglés, reemplazando el WordPress viejo, con GA4 midiendo desde el lanzamiento.
ES · EN
En vivo en kibbo.io
11
Páginas en inglés
23
URLs en el sitemap
SEO / GEO
—JSON-LD: Organization, SoftwareApplication, FAQPage; puntajes solo donde se ven.
—Hreflang ES/EN recíproco, x-default y canonical por idioma.
—Sitemap desde un único registro de rutas, fechado por ediciones reales.
—Guías citables: qué es un CMMS, pliego de licitación, registros por país.
05
Caso · Sistema interno B2B · LEEX · 2026
En desarrollo — lanzamiento próximo
Sistema de Licitaciones LEEX
Encuentra licitaciones públicas en 33 fuentes y ayuda a Ventas a decidir a cuáles ir.
01 / Problema
LEEX, empresa argentina de equipamiento médico, vende sobre todo por licitación pública: la demanda no se genera, se detecta, en decenas de portales del Estado con formatos y plazos propios. Ver una licitación tarde es no haberla tenido; verla sin saber si calificás es perderla. La herramienta anterior era un script de un solo usuario que llenaba una planilla.
02 / Mi rol
Lo lideré de punta a punta: definí el alcance con Ventas y la gerencia, diseñé la arquitectura y construí el motor y la web app con un pipeline de agentes IA de programación bajo mi dirección.
* Datos de clientes y montos difuminados
05 · Sistema de Licitaciones LEEX
03 / Decisiones clave
01
Código antes que IA.
Un match determinístico por diccionario y vectores filtra primero y un modelo de Claude juzga solo lo que sobrevive, porque así es barato, testeable y explicable.
02
Cada veredicto lo firma una persona.
El modelo arma un borrador requisito por requisito citando el pliego y la ficha técnica, y decide Ventas, porque perder una licitación cuesta mucho más que revisarla.
03
Tres estados de barrido, no dos.
«No hay nada», «no pude ver» y «vi mucho menos que siempre», porque la falla cara es la silenciosa.
04
Lo público primero.
El motor lee la vista pública de cada portal y entra con login solo como último recurso documentado, lo que redujo la exposición de credenciales y permitió arrancar sin esperar accesos.
04 / Resultado
Corre internamente sobre datos reales: la primera pasada completa fue del barrido al triaje y a veredictos firmados por una persona. Próximo paso: sumar al equipo de Ventas.
Posproducción hecha por agentes de IA: Claude Code corta, anima, arma el 3D y renderiza cada pieza en Remotion. El explicativo de resonancia y la comparación de modelos son 100 % IA; los tres reels de producto parten de tomas filmadas con iPhone.
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Stack
Claude CodeRemotionReact Three FiberThree.jsfaster-whisperedge-ttsAudio en Python / NumPyFFmpegCapCut
LEEX · Incubadora B6
De dónde salió la incubadora
En 1878, un obstetra de París hizo adaptar para bebés una incubadora de pollos del zoológico: la mortalidad de los prematuros bajó del 66 % al 38 % solo controlando el calor. Hoy esa idea es la B6 de LEEX.
Hecho con: Claude Code · Remotion · React Three Fiber · faster-whisper · FFmpeg · CapCut — tomas con iPhone, grabados de Wellcome Collection
Grabados: Wellcome Collection, vía Wikimedia Commons · CC BY 4.0 · recortados, con tratamiento de color y animación de cámara.
KIBBO · Reel de producto
Mantenimiento preventivo: cómo pasar del plan a la ejecución
El plan de mantenimiento se arma en una semana, pero ante el primer imprevisto el cronograma y el personal dejan de coincidir. KIBBO junta todos los preventivos en una lista filtrable, a la vista de todo el equipo.
Hecho con: Claude Code · Remotion · faster-whisper · audio en Python · FFmpeg · CapCut — tomas con iPhone, UI reconstruida en código
LEEX · Cama V8v
Un botón para reanimar
¿Cuánto tarda una cama en estar lista para reanimar? En la cama eléctrica V8v de LEEX, un botón: se aprieta y la cama queda totalmente horizontal, lista para la maniobra, porque en un paro cardíaco no hay tiempo que perder.
Hecho con: Claude Code · Remotion · faster-whisper · SFX sintetizados en Python · FFmpeg — tomas con iPhone, música de Mixkit
Explicativo
Cómo funciona una resonancia
Sin cámaras ni rayos X: el cuerpo está lleno de agua y cada núcleo de hidrógeno es un imán diminuto. Un imán enorme, un pulso de radio a su ritmo y bobinas de gradiente convierten esa señal en imagen: no es una foto, es el hidrógeno de tu cuerpo hecho imagen.
Hecho con: Claude Code · Remotion · React Three Fiber · edge-tts · faster-whisper · música sintetizada con NumPy — 100 % IA, sin stock
0:10
Modelos de IA
Mismo prompt, tres modelos
El mismo prompt a tres modelos (Sonnet 5, Opus 5.5 y Astra 6): una rodaja de gomita en 3D que se puede estirar y torcer. Las grabaciones reales muestran cómo responde cada resultado junto al tiempo y los tokens que le llevó a cada uno.
Hecho con: Sonnet 5 · Opus 5.5 · Astra 6 (páginas en WebGPU) · OBS · Remotion · Claude Code
HyperFrames · Video desde HTMLRemotionCanva MCPPlaywright MCPMeta API · WhatsApp BusinessImágenes Generadas con IADiseño de Sistema de MarcaCopywriting · AIDA · PASEdición de VideoPresentaciones Animadas
Automatización con IA del flujo de licitaciones de la empresa. Desarrollo web para SEO y GEO/AEO, contenido con IA para redes, blogs y newsletters con validación humana antes de publicar, y agentes de IA en las webs y redes de las marcas para generar leads.
ago. 2026–presente
KIBBO
AI Engineer
Desarrollo de kibbo.io en español e inglés, optimizado para SEO y GEO (búsqueda con IA). Creación de contenido con IA para la marca.
2026–presente
Eleven Estudio Digital
Fundador
Fundé y opero una agencia digital AI-nativa. Pipeline de 38 agentes coordinados — discovery, estrategia, brand, dev, QA. 4 productos live en producción. Producción de contenido digital generado con IA.
2024
Sanatorio Allende S.A.
Pasante Ingeniería Biomédica
Mantenimiento correctivo y preventivo en Sanatorio Allende (proceso de acreditación JCI). Sectores: UTI adultos/UCO, quirófano, UTI pediátrica, neonatológico, endoscopía, internación, consultorios externos. Equipos: desfibriladores (Philips/Feas), monitores multiparamétricos, bombas de infusión (Braun), mesas de cirugía (Steris), incubadoras (Medix/Atom), balón IABP Datascope, endoscopios, monitores fetales, ECG/SpO2/capnografía. Calibraciones con Fluke. Trazabilidad de inventario con Neovero CMMS.
2023–2024
UNC — Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales
Ayudante de Cátedra — Fisiología Humana
Ayudante de cátedra de Fisiología Humana en la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, UNC. Clases prácticas, preparación de exámenes y orientación a alumnos sobre fundamentos fisiológicos aplicados a sistemas biomédicos.
2022–2023
Snow Summit Mountain Resort
Técnico de Equipos de Ski y Snowboard
8 meses en atención al público en Snow Summit, Big Bear Lake, California — todo en inglés. Ahí fue donde realmente aprendí el idioma.
Educación
2020–2026
Universidad Nacional de Córdoba
Ingeniería Biomédica
Promedio 7,45/10 · Sin materias reprobadas · 90% completado
2023
Coursera / Universidad de Michigan
Applied Data Science with Python
Reconocimientos
2026
Emprende U 2026
Categoría Universitario · TraumaVision AI
Concurso federal de seis universidades nacionales
2025
Rocking the Industry — RTS Group
1er puesto · Equipo Algarroba LID
Primer hackathon industrial del mundo · 150 equipos multidisciplinarios
Contacto
CONSTRUYAMOS
ALGO.
Disponible para roles en AI/ML, ingeniería biomédica y desarrollo web — remoto o presencial en Córdoba, Argentina.
