adrian@dev:~$ whoami
Adrián Merino Andrés
> Especialista en IA y Consultor de Gestión de Datos en Open Line
Construyo sistemas de IA generativa seguros y arquitecturas de datos bien gobernadas.
adrian@dev:~$ cat sobre-mi.md
Ingeniero de IA y datos con certificación CDMP, a caballo entre el gobierno del dato, las arquitecturas de datos modernas y los sistemas de IA generativa en producción. Experiencia orquestando pipelines de datos de extremo a extremo, desarrollando soluciones LLM y RAG locales y seguras, y gestionando catálogos de metadatos empresariales para clientes internacionales. Diseño flujos cloud escalables con Python, Azure, Docker y Streamlit, y trabajo a diario en equipos internacionales en inglés.
- # idiomas
- - Español — nativo
- - Inglés — C1, idioma de trabajo diario
- # competencias
- Trabajo en equipos multidisciplinares · Entrega ágil · Pensamiento sistémico · Resolución de problemas · Planificación analítica
adrian@dev:~$ git log --all --graph
## trabajo
commit 7692170(HEAD -> main)
Especialista en IA y Consultor de Gestión de Datos · Open Line
oct 2024 → actualidad · Valencia, Spain
- Gestión y gobierno de metadatos: Lidero el despliegue técnico, el mapeo de linaje y la gestión continua del catálogo OpenMetadata, incorporando y gestionando 7 empresas inmobiliarias neerlandesas conforme a los estándares de gobierno del dato.
- IA generativa local y segura: Investigo y diseño arquitecturas de IA locales que respetan la privacidad; desarrollo pipelines RAG y flujos agénticos listos para producción con LangChain y LangGraph en entornos seguros de cliente.
- Plataformas de ingeniería y monitorización de datos: Co-desarrollo una herramienta unificada de monitorización y transferencia de datos con Streamlit, FastAPI y SQLAlchemy que automatiza la migración de PostgreSQL a Microsoft Fabric, integrada en el Connected Data Cloud de la empresa.
- Pipelines de datos de extremo a extremo: Diseño y mantengo flujos de datos automatizados que conectan arquitecturas Data Vault Builder con almacenamiento cloud-native, garantizando alta disponibilidad, observabilidad y auditabilidad.
- Modelado predictivo y prototipado: Construyo pruebas de concepto de ML y demos interactivas para clientes con Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow, acelerando la adopción de analítica avanzada.
- Estándares de ingeniería: Conteinerizo microservicios con Docker, establezco pipelines CI/CD en GitHub y colaboro a diario en un equipo internacional de ingeniería en inglés.
## formación
commit ba99f03
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Universitat de València · sept 2024 → jul 2026
commit 53e3f0e
Grado en Business Intelligence y Analítica de Datos
Universitat de València · sept 2020 → jul 2024
adrian@dev:~$ cat skills.json
adrian@dev:~$ ls -la ~/projects
./TFM
★ destacadoThis project bridges the gap between field ornithology and cutting-edge AI, combining visual recognition, bioacoustic analysis, and deep document processing to create a comprehensive tool for both experts and enthusiasts.
./Self-Correcting-SQL-Coder
★ destacadoThis project tries to implement an agent capable of receiving natural language questions, writing and executing SQL queries and if there's an error, it corrects itself until it gets the result. It excels over other projects because the main Python package involved is LangGraph and it shines on iterative processes.
./VirusTotal-N8N-Workflow
★ destacadoThis project is a streamlined Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) mini-system. It captures suspicious IP addresses via a Webhook, analyzes them in real-time using the VirusTotal API, stores the findings in a Supabase cloud database, and visualizes the threats on a live Streamlit dashboard.
Proyecto para Econcult donde se desarrolla una app de inteligencia cultural.
This project is an end-to-end Machine Learning application that predicts whether a passenger would have survived the Titanic shipwreck based on demographic and travel data. The system features a decoupled architecture with a FastAPI backend to serve the model and a Streamlit frontend for an interactive user experience.
adrian@dev:~$ ls ~/awards
1er puesto Hackathon de la Cátedra ESPACIOS de Datos y Cultura
Universitat de València · Cátedra ESPACIOS · jun 2026
💰 Premio de 2.000 €
- # contexto
- La solución se desarrolló para el PITEC (Plan de Impulso Territorial a Equipamientos Culturales), una iniciativa estratégica del Ministerio de Cultura para mapear, analizar y priorizar las infraestructuras culturales de España a partir de datos.
- # solución
- Diseñamos un ecosistema end-to-end en Python para analizar, medir y potenciar el impacto territorial de los equipamientos culturales.
- # objetivos
- Entender la distribución territorial de los equipamientos culturales
- Detectar "desiertos culturales"
- Optimizar la inversión pública en cultura
adrian@dev:~$ ls ~/certs
adrian@dev:~$ ./contact.sh
¿Hablamos? Estoy abierto a colaborar en proyectos de IA y datos.
- linkedin.com/in/ameran
- github
- github.com/Merino1919