José Portero

Desarrollo y puesta en producción del sistema edge para la gestión y optimización de activos energéticos (BESS y fotovoltaica). Arquitectura local con servicios supervisados sobre Linux/Raspberry Pi en Docker, rutinas de autoreparación y sincronización con la nube vía RabbitMQ.

• Librería Modbus propia con drivers para inversores y baterías (SolarEdge, Huawei, SMA, Kostal, KStar, SAJ, Dyness, Risen, Eastron, Chint, ITR).
• Motor de optimización MILP (PuLP) en el edge para autoconsumo, vertido cero, maxímetro, límite de red y arbitraje de precios OMIE.
• Almacenamiento local en Parquet + DuckDB con dashboard de control y autoactualización.
• Comunicación con la nube vía RabbitMQ, con gestión de errores estructurada y limpieza programada.

Contribución técnica en la plataforma de datos y machine learning para la predicción de demanda eléctrica y precios de mercado. Diseño de la capa de ingesta propia con colas reactivas para recuperación automática de registros y migración a PostgreSQL.

• Modelos predictivos de consumo con WAPE 20,28% (−33,2% de reducción de error frente al pronóstico base: 30,34% → 20,28%) y producción solar con WAPE 16,97%. Evaluación con WAPE, MAE, RMSE, R², sesgo y mejora frente a referencias.
• Pipeline predictivo de precios OMIE (h24/h48) con reentrenamiento automático, backtesting de la estrategia y calibración con Optuna sin leakage temporal.
• Capa de ingesta propia con workers y colas reactivas en Redis, gap analyzer para huecos, recuperación automática de registros y migración SQL → PostgreSQL.
• Observabilidad del pipeline ML: collector de eventos por CUPS, agregador de métricas, gestor de alertas por umbral y base de datos de monitorización.

Desarrollo integral de herramientas digitales para comerciales e instaladores solares, integradas con el CRM interno. El proyecto se aceleró mediante un pipeline agéntico para transformar diseños de Figma en componentes funcionales de Flutter y HTML/CSS.

• Ciclo de desarrollo apoyado en agentes con QA por fases e informes de evidencia, sobre 681 commits y más de 131 PRs en tres meses.
• App móvil en Flutter validada en dispositivo real: partes de trabajo, firma manuscrita, cámara y adjuntos, calendario y geolocalización.
• Backend propio en FastAPI con arquitectura por capas (dominio, aplicación, infraestructura), migraciones con Alembic y workers como capa de integración con el CRM.
• Plataforma agéntica interna en TypeScript: orquestador, catálogo de agentes con rol, modelo, permisos y límites, playbooks de orquestación, servidores MCP y factory de aplicaciones.

Sistema local de orquestación agéntica para coordinar modelos de lenguaje avanzados (Claude Code, Codex, Antigravity, OpenCode) en flujos de trabajo de ingeniería reales, evitando alucinaciones mediante contratos rigurosos y revisión cruzada entre modelos.

• Aislamiento por git worktree para desarrollo paralelo y seguro entre agentes, con revisión cruzada entre modelos distintos antes de integrar.
• Memoria persistente con RAG sobre ChromaDB (vault, ejecuciones, especificaciones) y persistencia en PostgreSQL y Redis.
• Servidores y herramientas MCP para inspección, análisis de código y ejecución controlada, con approval gates para todo lo que lleva riesgo.
• API (Fastify), dashboard en React y telemetría completa sobre uso, límites de proveedor y trazas.