Martin E. Quintero

Líder de Tecnología e Inteligencia Artificial (IA) · Modernización de Plataformas Empresariales y Soluciones de IA a Escala

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Perfil Profesional

Líder de tecnología con más de 7 años llevando Inteligencia Artificial (IA) y modernización de plataformas a empresas en banca, logística y sector gobierno, con bases en ciencia de datos aplicada (R, Python) y analítica estadística forjadas desde su etapa como investigador universitario. Ex-Director de Tecnología (CTO) que escaló un equipo de ingeniería de 5 a 50+ personas y entregó soluciones productivas para más de 15 clientes empresariales. Especialista en transformar plataformas heredadas (legacy) en sistemas eficientes, soberanos y habilitados con IA — con foco en resultados medibles: reducción de costos, automatización de procesos y crecimiento comercial. Líder comunitario de la Fundación Nativa de la Nube (CNCF) y Administrador Certificado de Kubernetes (CKA).

Experiencia

Líder de Inteligencia Artificial y Arquitecto de Soluciones — Cuemby
Marzo 2025 – Presente

Liderando la estrategia de Inteligencia Artificial (IA) y la entrega técnica integral (end-to-end) para clientes empresariales. Diseñando soluciones de IA Generativa (GenAI): integración de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs), tuberías de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y Agentes de IA. Construyendo arquitecturas en la nube (cloud) escalables y sistemas productivos de IA y Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning), desde el diseño hasta el despliegue, conectando los requerimientos de negocio con capacidades de IA de última generación.

Director de Tecnología (Chief Technology Officer · CTO) — guane Enterprises
Mayo 2018 – Febrero 2025

Crecí desde Desarrollador de Backend hasta Director de Tecnología (CTO). Escalé el equipo de ingeniería de 5 a más de 50 ingenieros. Entregué soluciones de Inteligencia Artificial (IA), ciencia de datos y Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning) para más de 15 clientes empresariales en sectores como banca, salud, retail, logística y gobierno — incluyendo un estudio de hipersegmentación de clientes con modelado estadístico en R para un banco líder de Colombia. Construí tuberías de datos procesando millones de registros con Apache Spark. Desplegué modelos de Visión por Computador (Computer Vision) y Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing · NLP) en producción (TensorFlow, PyTorch). Arquitecté infraestructura multi-nube (AWS, GCP, Azure) sobre Kubernetes, implementando flujos de Operaciones de Aprendizaje de Máquinas (MLOps) con Kubeflow, MLflow y Airflow. Definí la estrategia de IA y las prácticas de IA Responsable (Responsible AI) para la organización.

Investigador Asociado — Universidad de Antioquia
Marzo 2017 – Agosto 2019

Ingeniería de tuberías de Extracción, Transformación y Carga (ETL) y análisis estadístico con R para proyectos de investigación en ciencia de datos y Datos Masivos (Big Data). Administración de clústeres Hadoop con Cloudera Manager. Contribución a publicaciones académicas y mentoría a estudiantes en prácticas de ingeniería y ciencia de datos.

Proyectos Destacados

Banco Top 5 de Colombia — Servicios Financieros
Proyecto confidencial
Reto: Comprender en profundidad una base masiva de clientes para personalizar productos y elevar la efectividad comercial.
Solución: Diseño y ejecución de un estudio de hipersegmentación basado en datos transaccionales y de comportamiento, con modelado estadístico y ciencia de datos aplicada en R.
Resultados:
  • Modelos de segmentación entregados como insumo estratégico para la dirección comercial del banco.
  • Habilitación de decisiones de oferta personalizada sobre una base de clientes a escala nacional.
GLT — Bróker de Logística — Carga Consolidada (Less-Than-Truckload · LTL)
2022 – Presente (aliado estratégico para Infraestructura e Inteligencia Artificial)
Reto: Cotización manual de cargas consolidadas (LTL) que consumía de 3 a 4 horas por cotizador, e infraestructura en la nube (cloud) sobre-dimensionada que limitaba la rentabilidad operativa.
Solución: Diseño e implementación de agentes cognitivos de Inteligencia Artificial para cotización automatizada, Reconocimiento Óptico de Caracteres (Optical Character Recognition · OCR) sobre facturas, y liderazgo integral del equipo de infraestructura en la nube.
Resultados:
  • Tiempo de cotización reducido de 3 a 4 horas a 3 a 6 minutos por solicitud (~30 veces más rápido).
  • Plataforma en producción procesando más de 1 millón de solicitudes mensuales de forma estable y a bajo costo por transacción.
  • Costos en la nube corporativos reducidos de USD $15.000/mes a USD $2.000/mes (~87% de ahorro), atendiendo varias veces más carga.
  • Asistentes de código basados en Inteligencia Artificial operando a escala dentro de la organización.
305 Express — Transportista Logístico (Carrier)
2023 – Presente
Reto: Modernizar una operación de transportista tradicional sin pérdida de continuidad, y elevar la conversión comercial en un mercado de altísima rotación de cotizaciones.
Solución: Transformación digital integral (end-to-end): implementación de Inteligencia Artificial en operaciones, motor de hallazgos comerciales (insights) y sistema de prospección activa de oportunidades.
Resultados:
  • Plataforma procesa más de 100.000 cotizaciones diarias.
  • Tasa de aceptación comercial elevada del 20% a más del 60% (mejora de 3 veces).
  • Digitalización completa del área comercial con hallazgos de negocio (insights) accionables.
Sector Gobierno (a través de Cuemby) — Entidad Pública
2025 – Presente
Reto: Habilitar capacidades empresariales de Inteligencia Artificial en una entidad del sector público con requerimientos estrictos de soberanía de datos y cumplimiento normativo.
Solución: Diseño y construcción de infraestructura privada nativa en la nube (cloud-native) orientada a la gestión optimizada de recursos institucionales y a la adopción de IA dentro del perímetro de la entidad.
Resultados:
  • Plataforma productiva que habilita a la entidad para adoptar Inteligencia Artificial sin dependencia de nubes públicas extranjeras.
  • Arquitectura alineada con los marcos de cumplimiento del sector público colombiano.

Educación

Ingeniero de Sistemas — Universidad de Antioquia
2013 – 2020

Reconocimientos

Sembrador de Estrellas — Universidad de Antioquia
Octubre 2022

Reconocimiento como egresado distinguido por trayectoria profesional sobresaliente y contribuciones a la Ingeniería de Sistemas. Otorgado a los graduados destacados que demuestran excelencia en su campo.

Conferencias

Del Hierro a la Nube: Automatiza tu Infraestructura con MAAS y Harvester KCD Colombia 2025

Demostración en vivo sobre el despliegue y la orquestación de servidores físicos como recursos en la nube usando MAAS y Harvester. Cubrió computación en el borde (edge computing), entornos híbridos y automatización de infraestructura 100% de código abierto (open source).

Optimizando Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning) con Ingeniería de Plataformas KubeDay Colombia 2024

Caso de estudio sobre el uso de la ingeniería de plataformas para infraestructura de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje de Máquinas (ML). Estrategias para evitar la sobre-ingeniería al construir operaciones de ML eficientes, ágiles y escalables con herramientas nativas en la nube (cloud-native).

Optimización de Costos en la Nube para Reducir la Huella de Carbono KCD Colombia 2023

Estrategias y herramientas para reducir el consumo de recursos en la nube, optimizar costos y minimizar el impacto ambiental mediante prácticas de infraestructura sostenible.

Certificaciones

Publicaciones

Análisis Comparativo de Técnicas de Deep Learning para el Reconocimiento de Rostros en Escenarios Abiertos 2020

Investigación sobre técnicas de aumento de datos (GANs, VAEs) aplicadas a arquitecturas de redes neuronales convolucionales para reconocimiento facial. Demostró que FaceNet en conjunto con un autoencoder variacional alcanzó el mejor desempeño, reduciendo el sobreajuste en conjuntos de datos pequeños.

Habilidades Técnicas

Nube e Infraestructura: AWS (Amazon Web Services), GCP (Google Cloud Platform), Azure (Microsoft Azure), Kubernetes (K8s), Docker, Terraform, Infraestructura como Código (Infrastructure as Code · IaC)
Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquinas: Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning · ML), Aprendizaje Profundo (Deep Learning · DL), Modelos de Lenguaje a Gran Escala (Large Language Models · LLMs), Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation · RAG), Agentes de IA (AI Agents), Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering), TensorFlow, PyTorch, Visión por Computador (Computer Vision), Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing · NLP), Kubeflow, MLflow, Operaciones de Aprendizaje de Máquinas (MLOps), IA Responsable (Responsible AI)
Ecosistema de IA Generativa (GenAI) y LLMs: LangChain, LlamaIndex, Bases de Datos Vectoriales (Vector Databases), Vectores Semánticos (Embeddings), Ajuste Fino de Modelos (Fine-tuning), Estrategia de IA (AI Strategy), Gobernanza de IA (AI Governance)
Ciencia e Ingeniería de Datos: R, Apache Spark, Hadoop, Tuberías de Extracción, Transformación y Carga (ETL Pipelines), PostgreSQL, Datos Masivos (Big Data)
Desarrollo y Liderazgo: Python, Go, Linux, Integración Continua y Despliegue Continuo (Continuous Integration / Continuous Deployment · CI/CD), Liderazgo Técnico (Technical Leadership), Escalamiento de Equipos (Team Scaling)

Comunidad

Líder Comunitario — Cloud Native Medellín

Organización de encuentros (meetups) y charlas técnicas para el capítulo local de la Fundación Nativa de la Nube (Cloud Native Computing Foundation · CNCF). Construcción de una comunidad de practicantes de tecnologías nativas en la nube compartiendo conocimiento sobre Kubernetes, observabilidad e ingeniería de plataformas.

Proyectos Personales

Hope Oriented Programming

Blog técnico sobre filosofía de diseño de sistemas: cómo construir sistemas resilientes que manejen fallas con elegancia en lugar de asumir perfección.

Idiomas

Español (Nativo) Inglés (B1-B2 · Competencia Profesional)