Web, móvil e IA
Del primer borrador a producción.
Soy Júlio Machado, desarrollador de software desde hace más de siete años. Vivo en Portugal y trabajo con empresas de cualquier país.
EXPERIENCIA EN ORACLE, GOV.PT / AMA Y GOLDEN WEALTH MANAGEMENT
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El camino hasta aquí.
El camino
El comienzo
Curioso y autodidacta desde pequeño.
Hacia los 14 ya andaba con ciberseguridad, blockchain, Kali Linux y scripts.
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Origen. Empecé por curiosidad. Con 13 o 14 años ya probaba la seguridad del ordenador de casa y había instalado Kali Linux. Así llegué al blockchain: miné Bitcoin, Ethereum, Dogecoin y Litecoin, y pasaba horas en comunidades de criptografía y seguridad.
Antes del primer empleo. Cuando conseguí mi primer empleo ya tenía unos 70 repositorios: apps móviles, frontend, backend, estudios y muchas pruebas.
También. 2.º puesto, en pareja, en la olimpiada de programación de la facultad, entre sedes de todo Brasil.
- STACK
- C/C++JavaScriptNode.jsReactReact Native
- RESULTADO
- Hoy, más de 180 repositorios y 5 organizaciones en GitHub
Flow Podcast · Brasil
Di una pequeña ayuda a su equipo digital.
El camino
Oracle
Mi primer contrato a los 19, como consultor de Oracle, fuera de mi país.
Dos proyectos: el frontend de un back-office enorme, después el backend en Java.
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- HECHO
- El frontend de un back-office a gran escala y, después, APIs REST integradas con machine learning, en un equipo de tres países
- STACK
- JavaSpring BootSpring Data JPAAPIs RESTMavenJavaScriptOracle JETKnockoutJS (MVVM)JRAF (framework de Oracle Retail sobre Oracle JET)
- RESULTADO
- Un back-office para dos grandes empresas en Europa
Por mi cuenta · 2021 a 2022
Hice varios proyectos: sitios, apps y back-offices.
Durante un tiempo trabajé de cerca con el fundador de Agência Digital x3, en proyectos para sus clientes.
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Contenido y datos. Prismic CMS y Firebase (Firestore y Storage): modelos de datos, políticas de seguridad y flujos de publicación.
Autenticación. OAuth con Google y Facebook, control de acceso y gestión de sesiones.
Back office. Paneles de administración para clientes: inventario, pedidos e informes.
Rendimiento y SEO. SSR/SSG en Next.js, lazy loading, code splitting, imágenes optimizadas y SEO técnico (metadatos, sitemaps, rutas).
Marketing. Meta Pixel, eventos de conversión, UTMs, landing pages y tests A/B para adquisición.
- STACK
- ReactNext.jsNode.jsPrismicFirebase
- RESULTADO
- Webs, back-offices y embudos de adquisición en producción para los clientes de la agencia, del diseño a la operación
El camino
Gov.pt / AMA
Desarrollé el frontend de los componentes del design system de gov.pt, con foco en la accesibilidad.
También trabajé en el Balcão do Condutor, el servicio en línea para conductores.
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- HECHO
- Componentes en React del design system, muchos documentados en Storybook
- STACK
- ReactTypeScriptStorybookWCAG 2.1 AA
- RESULTADO
- Usados por varios servicios al ciudadano, con accesibilidad WCAG 2.1 AA
El camino
Grupo Golden
Ayudé a construir el back-office de la operación de Golden SGF y a conectarlo con proveedores.
Mucho trabajo manual pasó a funcionar solo. Hoy sigo en desarrollo y análisis de proyectos.
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- HECHO
- El back-office de la operación de Golden SGF (Grupo Golden, más de 2.000 M€ bajo gestión), integraciones con proveedores, automatización de procesos, datos, análisis de viabilidad y consultoría interna de proyectos
- STACK
- .NET / C#ReactTypeScriptAzureAzure FunctionsSQLAPIs RESTJWTCI/CDPruebas automatizadas
- IA
- Agentes de IAMCP y tool callingAutomatización con IA
El camino
Proyectos propios y para otras empresas
Tengo algunos productos propios con socios.
Cuando el proyecto lo pide, lidero y oriento equipos de distintas áreas.
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- HECHO
- Algunos productos con socios, proyectos web, móviles y con IA para empresas, y herramientas propias para probar, automatizar y mejorar mi forma de trabajar. Uso en ellos todo lo que está en Construir
- STACK
- Next.jsReact NativeExpoNode.jsTypeScriptPostgreSQL
- IA
- Orquestación multiagenteRAGMCP y tool callingStructured outputsEvals y LLM-as-judgeVarios modelos: Claude, GPT, Gemini y locales
Entender
Primero, entender.
Antes del código, entiendo el problema y escribo un plan corto.
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¿Qué problema resuelve esto, y para quién?
¿Qué pasa si no hacemos nada?
¿Qué no puede faltar desde el primer día?
¿Cómo sabremos que funcionó?
Más allá del código
Fuera del código, estudio personas y negocio. Eso me ayuda a entender qué necesita el cliente antes de escribir código.
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Personas. Comportamiento humano, comunicación y storytelling, persuasión ética, lenguaje no verbal, inteligencia emocional.
Negocio. Modelos de negocio, validar ideas con clientes reales, startups ágiles, estrategia y posicionamiento, crecimiento y escala.
Ventas y negociación. Venta consultiva (hacer las preguntas correctas), negociación, entender la necesidad real del cliente.
Decisiones y dinero. Educación financiera, riesgo e incertidumbre, hábitos y disciplina.
Base. Argumentación y ética.
Y lo que más me gusta es construir. Tomar un problema complicado, resolverlo y ver la solución funcionando en el día a día de una empresa. Cuando funciona, la empresa lo nota en su día a día.
Construir, con IA
Construyo con un equipo de agentes.
Reparto el trabajo entre agentes de IA: investigación, código, pruebas y revisión. La última palabra siempre es mía.
Uso IA desde el primer ChatGPT para ir más allá de lo que ya hago como desarrollador, no en su lugar.
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- TÉCNICAS
- Orquestación multiagenteRAGMCP y tool callingStructured outputsEvals y LLM-as-judge
Menos coste. El modelo adecuado para cada tarea, contexto ajustado y caché.
Más rápido. Agentes en paralelo cuando las tareas no dependen unas de otras.
Menos alucinaciones. Respuestas con fuente, verificadas y validadas antes de llegar a mí.
Algunas las uso a diario; otras todavía las estoy profundizando.
Ver todas las técnicas
Más conocidas
- RAG
- Chain-of-Thought
- Few-shot
- Prompt chaining
- Tool use / function calling
- MCP
- Structured outputs
- Hybrid search
- Reranking
- Embeddings
- Knowledge graph
- LLM-as-judge
- Guardrails
- Prompt caching
- Fine-tuning / LoRA
- Ollama
- Self-consistency
- ReAct
- Query rewriting / HyDE
- Evals / golden dataset
- Observability
- Context engineering
Instrucciones y estructura
- Closed-world lists
- Instruction hierarchy
- Explicit abstention
- Delimited source of truth
- Entity normalisation
- Glossary in the prompt
- Scope and out-of-scope
- Clarifying questions
- Premises section
- Fact vs inference vs uncertainty
- Per-claim confidence
- XML tags
- Document first, question last
- Positive instructions with reasons
- Premise check
- Don't suggest the answer
- Current date injection
- Explicit units and formats
- Answer prefill
- Answer templates
- Nullable fields
- Enums
- Short answers
- No ALL-CAPS
- Principles over details
- No invented specifics
- Staleness flags
Razonamiento
- Step-back prompting
- Plan-and-solve
- Least-to-most
- Self-ask
- Tree of Thoughts
- Reasoning budget
- Extended thinking
- Classify before answering
- Recitation
Ejemplos
- Dynamic few-shot
- Few-shot with refusals
- Labelled negative examples
- Diverse examples
- Order and label bias
- Example leakage
RAG
- Mandatory citations
- Contextual retrieval
- Multi-query
- Parent-document retrieval
- Sentence-window retrieval
- Metadata filtering
- Recency filter and dedup
- Lost in the middle
- Relevance filter
- Answerability classifier
- Score threshold
- Self-RAG
- CRAG
- FLARE
- Structured queries for exact data
- Numbered chunks with metadata
- Source conflict reporting
- Quote-first
- Grounding
- RAG metrics
Verificación
- Chain-of-Verification
- Validate and repair
- SelfCheckGPT
- Semantic entropy
- Self-critique
- Judge rubrics
- Position bias
- Cross-model voting
- Model debate
- Span-level verification
- Verification by execution
- Guardrail validators
- Abstention calibration
- Logprobs
Agentes y herramientas
- Evidence before success
- Tools over memory
- Strict function calling
- Good tool descriptions
- Tool argument validation
- External state as truth
- Verification checkpoints
- Clean context for review
- Context poisoning
- Instruction drift
- Sycophancy
- Stop sequences
Modelos locales
- num_ctx
- Constrained decoding
- Abstention fine-tuning
- Correct chat template
- Low temperature
- min_p / top_k
- Fixed seed
- Sandwich prompting
- Right quantisation
- Instruct models
- RAFT
- Distillation
- Transcribe before interpreting
Proceso y medición
- Regression evals
- Meta-prompting
- Prompt optimisation (DSPy, TextGrad)
- User feedback loops
Resultado
En marcha, y funcionando.
Después lo publico, mido y ajusto hasta que se usa.
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- TIPOS
- Back-officesApps web y móvilesIntegraciones y APIsPaneles de datosHerramientas con IAMarketing y adquisición
Puedo ayudar si…
Calidad
Hecho para durar.
Y dejo todo documentado y probado, fácil de continuar por otra persona.
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¿Qué tipo de proyectos haces? Consultoría y proyectos que tienen que estar bien hechos: productos web y móviles, back-offices, integraciones y herramientas con IA.
¿Y si desapareces? El proyecto no puede depender de mí. Dejo todo documentado, probado y fácil de continuar por otra persona.
¿La IA no escribe mal código? Puede, si nadie lo revisa. Por eso nada llega a producción sin revisión, pruebas y seguridad.
¿Cuánto cuesta y cuánto tarda? Depende de lo que necesites. Cuéntame el proyecto y te respondo con un camino y los próximos pasos.
¿Y la confidencialidad de mi proyecto? Queda entre nosotros. Firmo un NDA antes de ver cualquier cosa sensible y cumplo al pie de la letra NDAs y contratos: no trabajo para competidores de las empresas con las que trabajo. De lo que hice para otras empresas, solo muestro lo que es público o autorizado, y nada que afecte a su seguridad o a un contrato.
Contacto
Cuéntame sobre tu proyecto.
Si esto se parece a lo que tu proyecto necesita, hablemos.