Juan Diego Londoño
I build AI that Construyo IA que listens, reasons and actsescucha, razona y actúa — inside real software. — dentro de software real.
Software engineer first. I design and ship agents, realtime voice and document AI for companies, from the first discovery call to the AWS infrastructure they run on.Ingeniero de software ante todo. Diseño y llevo a producción agentes, voz en tiempo real y procesamiento de documentos para empresas, desde la primera reunión de descubrimiento hasta la infraestructura en AWS donde corren.
speechvoz
partialsparciales
reasoningrazona
get_menu()
streaming
01 · Selected engineering workTrabajo de ingeniería seleccionado
Clients anonymized · diagrams recreatedClientes anonimizados · diagramas recreadosCase 01 · Quick-service · Drive-thru · Voice AICaso 01 · Comida rápida · Drive-thru · IA de vozVoice agents that take orders in real timeAgentes de voz que toman pedidos en tiempo real
- Drive-thru customerCliente en el drive-thrulive audioaudio en vivo
- Streaming STTSTT en streamingpartialsparciales
- Voice agentAgente de vozClaude · tools
- Menu & order APIsAPIs de menú y pedidostool call
- Streaming TTSTTS en streaminginterruptibleinterrumpible
- The problemEl problema
- At the drive-thru, customers pull up to the speaker and talk: they order, change their minds, ask about the menu and deals, and expect an answer right away. The operation needed an agent that handles those conversations naturally at rush hour, understands orders through background noise and interruptions, and puts them straight into its systems.En el drive-thru, el cliente llega al parlante y habla: pide, cambia de opinión, pregunta por el menú y las promociones, y espera respuesta al instante. La operación necesitaba un agente que atendiera esas conversaciones con naturalidad en horas pico, entendiera pedidos con ruido de fondo e interrupciones, y los registrara directo en sus sistemas.
- My contributionMi aporte
- Built the realtime voice integration with ElevenLabs on Claude models: live audio, knowing when the customer has finished talking or cuts in, keeping track of the order in progress, and placing it in the menu and ordering systems.Desarrollé la integración de voz en tiempo real con ElevenLabs usando modelos de Claude: audio en vivo, saber cuándo el cliente terminó de hablar o lo interrumpe, recordar el pedido en curso y registrarlo en los sistemas de menú y pedidos.
Case 02 · Cinema chain · Conversational AI & recommendationsCaso 02 · Cadena de cines · IA conversacional y recomendacionesA movie assistant that knows the listingsUn asistente de cine que conoce la cartelera
- User messageMensaje del usuariodigital channelscanales digitales
- Conversational agentAgente conversacionalintent · contextintención · contexto
- RetrievalRecuperaciónlistings · showtimescartelera · funciones
- RecommendationsRecomendacionespreferencespreferencias
- AnswerRespuestain channelen el canal
- The problemEl problema
- Moviegoers ask what’s playing, where, when — and what they might enjoy. The cinema needed an assistant on its digital channels that answers from real data and recommends, not a scripted FAQ bot.El público pregunta qué hay en cartelera, dónde, a qué hora y qué le podría gustar. El cine necesitaba un asistente en sus canales digitales que respondiera con información real y recomendara — no un bot de preguntas frecuentes.
- My contributionMi aporte
- Worked on the conversational agent and its integrations: retrieval over the listings, recommendation logic, backend integrations and the AWS architecture behind it.Trabajé en el agente conversacional y sus integraciones: recuperación de información sobre la cartelera, lógica de recomendaciones, integraciones backend y la arquitectura en AWS que lo soporta.
Case 03 · Insurance · Conversational AICaso 03 · Seguros · IA conversacionalAn insurance assistant on WhatsAppUn asistente de seguros en WhatsApp
- WhatsApp messageMensaje de WhatsAppMeta Cloud API
- Webhookeventseventos
- Conversation orchestratorOrquestador conversacionalstate · rulesestado · reglas
- Insurer APIsAPIs de la aseguradorapolicies · claimspólizas · reclamos
- WhatsApp replyRespuesta en WhatsApptext · templatestexto · plantillas
- The problemEl problema
- Policyholders already write on WhatsApp. The insurer needed them to check their policy, confirm whether something is covered and file a claim right there, answered from its real data and rules — not a disconnected chatbot.Los asegurados ya escriben por WhatsApp. La aseguradora necesitaba que ahí mismo pudieran consultar su póliza, validar si un caso está cubierto y abrir una reclamación, con respuestas basadas en sus datos reales y sus reglas — no un chatbot aislado.
- My contributionMi aporte
- Built and evolved the conversations on Meta’s official WhatsApp API: receiving and handling every message, the business logic, the connection to the insurer’s systems, and moving the old flows over.Construí y evolucioné las conversaciones sobre la API oficial de WhatsApp de Meta: recibir y procesar cada mensaje, la lógica del negocio, la conexión con los sistemas de la aseguradora y la migración de los flujos antiguos.
Case 04 · Education · AI automationCaso 04 · Educación · Automatización con IAAssessing recorded classes automaticallyEvaluación automática de clases grabadas
- Class recordingGrabación de claseaudio
- Amazon Transcribetexttexto
- Step Functionsorchestrationorquestación
- Evaluation agentsAgentes evaluadoresLLM · RAG
- JSON report → client appReporte JSON → app del clienteAPI
- The problemEl problema
- Reviewing class recordings by hand doesn’t scale. The platform needed structured, consistent evaluations it could use inside its own app.Revisar grabaciones de clases a mano no escala. La plataforma necesitaba evaluaciones estructuradas y consistentes que pudiera usar dentro de su propia aplicación.
- My contributionMi aporte
- Took part in the architecture and development: audio processing, transcription, agent-based evaluation and reports the client’s app uses directly.Participé en la arquitectura y el desarrollo: procesamiento de audio, transcripción, evaluación basada en agentes y reportes que la app del cliente usa directamente.
Also ·También · document extraction with OCR and agents for financial services, HubSpot CRM integrations, and data pipelines on AWS.extracción de documentos con OCR y agentes para servicios financieros, integraciones con HubSpot CRM y pipelines de datos en AWS.
02 · The LabEl Lab
Don’t take my word for it. No me creas a mí. Talk to it.Háblale.
Both run live, free and with no sign-up: talk to my voice agent or try the chat with your own files. Each visitor gets a daily allowance — plenty to see how they work.Los dos funcionan en vivo, gratis y sin registro: habla con mi agente de voz o prueba el chat con tus propios archivos. Cada visitante tiene un cupo diario — de sobra para ver cómo funcionan.
03 · Retrieval & RAGRecuperación y RAG
Retrieval that Recuperación que earns its answers.se gana sus respuestas.
When an agent answers from a company’s documents, it first has to find the right passage. So my agents don’t get a bare top-k: every question is rewritten, searched by keywords and by meaning, reranked and checked by a validator before anything is answered.Cuando un agente responde con los documentos de una empresa, primero tiene que encontrar el pasaje correcto. Por eso mis agentes no reciben un top-k a secas: cada pregunta se reescribe, se busca por palabras clave y por significado, se reordena y un validador la revisa antes de responder.
- QuestionPreguntauserusuario
- Query rewriteReescritura de consultarewrite · decomposereescribir · descomponer
- Hybrid retrievalRecuperación híbridafused rankingranking fusionadoKeyword searchVector search
- RerankerRerankingtop-k → top-n
- Validator agentAgente validadorenough?¿alcanza?
- ↺ Not enough → rewrite and search again↺ No alcanza → reformular y buscar de nuevo
- AnswerRespuestagroundedfundamentada
- 01
Rewrite before searchingReescribir antes de buscar
Ambiguous or multi-part questions are rewritten or split into sub-queries before any search runs.Las preguntas ambiguas o de varias partes se reescriben o se dividen en subconsultas antes de buscar.
- 02
Keywords and meaning, not one or the otherPalabras clave y significado, no uno solo
Searching by keywords and by meaning catches different things; results are fused into a single ranking.Buscar por palabras clave y por significado encuentra cosas distintas; los resultados se fusionan en un solo ranking.
- 03
Rerank what you retrieveReordenar lo recuperado
A reranking pass puts the most relevant passages first before they reach the agent.Una pasada de reranking pone primero los pasajes más relevantes antes de que lleguen al agente.
- 04
Validate before answeringValidar antes de responder
A validator agent decides whether the context is enough, and sends the query back when it is not.Un agente validador decide si el contexto alcanza y devuelve la consulta cuando no.
04 · Stack
Most of what I ship runs on AWS. Casi todo lo que llevo a producción corre en AWS. Amazon Bedrock is my default for production GenAI. es mi opción por defecto para GenAI en producción.
I pick the right model for each job (Claude is my go-to) and run agents on Bedrock AgentCore, connected to automated workflows on AWS. I also gave technical support to my company’s AWS Generative AI Competency certification.Elijo el modelo adecuado para cada caso (Claude es mi favorito) y monto los agentes sobre Bedrock AgentCore, conectados a procesos automáticos en AWS. También di soporte técnico a la certificación AWS Generative AI Competency de la compañía.
AWS is my focus, not my limit — I work with whichever cloud or model provider a project requires.AWS es mi enfoque, no mi límite — trabajo con la nube o el proveedor de modelos que cada proyecto requiera.
Bedrock
AgentCore
Nova
Transcribe
Textract
Lambda
EC2
Step Functions
EventBridge
SQS
SNS
API Gateway
CloudFront
WAF
DynamoDB
Aurora
S3
Pinpoint
Secrets Manager
CloudWatch
Agentic systemsSistemas agénticos
LangGraph · MCP · Bedrock AgentCore · Claude
Realtime voice AIIA de voz en tiempo real
Deepgram · ElevenLabs · WebSockets · WebRTC
Document AI & retrievalDocument AI y recuperación
Textract · OCR · pgvector · RAG
Channels & integrationsCanales e integraciones
WhatsApp Business Platform · Meta Cloud API · webhooks · HubSpot
Backend & cloudBackend y cloud
Python · TypeScript · FastAPI · AWS serverless
Full toolboxCaja de herramientas completa7
AI & agentsIA y agentes
- Claude
- OpenAI
- Amazon Nova
- LangGraph
- LangChain
- LlamaIndex
- MCP
- RAG
- embeddings
- structured outputs
Voice & documentsVoz y documentos
- Deepgram
- ElevenLabs
- Amazon Transcribe
- Google Cloud TTS
- Twilio
- WebSockets
- WebRTC
- Textract
- Rekognition
- OCR
Channels & integrationsCanales e integraciones
- WhatsApp Business Platform
- Meta Cloud API
- webhooks
- HubSpot
- Discord
- n8n
- Google APIs
Backend
- Python
- TypeScript
- JavaScript
- FastAPI
- Node.js
- Pydantic
- Zod
- REST
- SSE
- Java
- C#
DataDatos
- PostgreSQL
- pgvector
- Aurora
- DynamoDB
- Redis / Valkey
- MongoDB
- Supabase
- Redshift
- Glue
- DMS
Frontend
- React
- Next.js
- Tailwind CSS
- Angular
- Vue
- MUI
- Ant Design
LLMOps & deliveryLLMOps y entrega
- LangSmith
- CloudWatch
- Docker
- Terraform
- AWS SAM
- GitHub Actions
- CI/CD
- Linux
05 · From full stack to AI leadDe full stack a líder de IA
I spent my first years shipping ERP systems, cloud backends and integrations. That is why the AI I build today comes with Mis primeros años los pasé construyendo ERPs, backends en la nube e integraciones. Por eso la IA que construyo hoy viene con integration with your systems, infrastructure and a cost estimateconexión a tus sistemas, infraestructura y un estimado de costos — not just a prompt. — no solo un prompt.
- 2022Full StackStellion Tech — two ERP systems, end to endStellion Tech — dos sistemas ERP, de principio a fin
- 2023Cloud & BackendTrade EC / TRD Global — APIs, integrations, dataTrade EC / TRD Global — APIs, integraciones, datos
- 2024AI EngineeringAgents, document search, document reading (OCR) and voice in client productsAgentes, búsqueda en documentos, lectura de documentos (OCR) y voz en productos de clientes
- 2024 — 2026Lead AI EngineerTeam lead, AI consulting, architecture on AWSLíder de equipo, consultoría de IA, arquitectura en AWS
Leading AI projectsLiderando proyectos de IA
As Lead AI Engineer I guided projects from a client’s first question to a system in production — working with a small team, sales and other engineering groups.Como Lead AI Engineer guié proyectos desde la primera pregunta del cliente hasta un sistema en producción — junto a un equipo pequeño, el área comercial y otros equipos de ingeniería.
- 01UnderstandEntender
Understand the needEntender la necesidad
Talk directly with the client, map the real workflow and separate what needs AI from what doesn’t.Hablo directo con el cliente, mapeo el proceso real y separo lo que necesita IA de lo que no.
- 02RecommendRecomendar
Recommend the approachRecomendar el enfoque
Choose models and architecture for the job — weighing quality, latency and cost — and diagram the solution end to end.Elijo modelos y arquitectura según el caso — balanceando calidad, latencia y costo — y diagramo la solución completa.
- 03EstimateEstimar
Estimate cost and timeEstimar costos y tiempos
Size infrastructure, model usage and effort so the proposal still holds after it is signed.Dimensiono infraestructura, consumo de modelos y esfuerzo para que la propuesta se sostenga después de firmada.
- 04CoordinateCoordinar
Coordinate the workCoordinar el trabajo
Split and delegate tasks across the team, and bring in other teams when the project needs them.Divido y delego tareas en el equipo, y sumo a otras áreas cuando el proyecto lo necesita.
- 05SupportAcompañar
Support deliveryAcompañar la entrega
Stay hands-on through implementation, review technical decisions and shape the AI development strategy.Sigo involucrado en la implementación, reviso decisiones técnicas y defino la estrategia de desarrollo con IA.
06 · Engineering principlesPrincipios de ingeniería
- 01
Architecture before implementationArquitectura antes que implementación
I diagram the system, its data and its failure modes before writing code. The model is one component among many.Diagramo el sistema, sus datos y sus modos de falla antes de escribir código. El modelo es solo un componente entre muchos.
- 02
Measure latency, cost and reliabilityMedir latencia, costo y confiabilidad
Every AI feature gets a budget: how fast, how much per request, how it fails. Evaluation agents test every change automatically, and every call is logged with its cost. Decisions follow the numbers.Cada funcionalidad de IA tiene un presupuesto: qué tan rápida, cuánto cuesta por solicitud y cómo falla. Agentes evaluadores prueban cada cambio automáticamente y cada llamada queda registrada con su costo. Las decisiones siguen a los números.
LLMOpsEvaluation agentsLangSmithCloudWatchAurora logs - 03
Build for production, not just demosConstruir para producción, no para demos
Security, monitoring, failure handling and deployment are part of the first design, not a later phase.Seguridad, monitoreo, manejo de fallas y despliegue son parte del primer diseño, no una fase posterior.
LLMOpsGitHub ActionsTerraformAWS SAM - 04
Human judgment remains essentialEl criterio humano sigue siendo esencial
AI speeds up my work — Claude Code as my main tool, with Cursor and ChatGPT alongside — but I review every PR thoroughly and nothing reaches production without passing through me. I don’t automate myself; I optimize my work.La IA acelera mi trabajo — Claude Code como herramienta principal, con Cursor y ChatGPT — pero reviso cada PR a fondo y nada llega a producción sin pasar por mí. No me automatizo a mí mismo: optimizo mi trabajo.
07 · CertificationsCertificaciones
Verifiable on CredlyVerificables en Credly
