Lucas González Fiz

Ingeniero de IA/ML

Visión por Computador · Sistemas LLM

Ourense, Spain · Disponible para roles de ML

Visión por computador · Sistemas LLM

Construyo sistemas de visión por computador y LLM que aguantan en el mundo real.

Estudiante de último año de Ingeniería en IA. Llevo los modelos de machine learning de los notebooks a sistemas que funcionan en hardware real — percepción en tiempo real, pipelines de LLM y todo el despliegue que los rodea.

Sistemas seleccionados

Proyectos

Visión en tiempo real para seguridad laboral
fall_detection · yolo26_pose · rtx_2070

2026 · En solitario · sistema de visión por computador

Visión en tiempo real para seguridad laboral

Detección de caídas en entornos industriales que corre en directo sobre una sola GPU de gama media — pose, seguimiento, segmentación y un modelo temporal tras un único servicio observable, sin cifras inventadas.

0.90
Macro-F1 val.
27.98 fps
Rendimiento (RTX 2070)
49 ms
Latencia p95 E2E
  • Python
  • YOLO26-Pose
  • SAM 2.1
  • ByteTrack
  • PyTorch
  • TensorRT
  • FastAPI
  • Docker
  • 2026

    GraphRAG con control de acceso

    Un sistema GraphRAG agéntico donde el nivel de acceso del usuario se aplica dentro de la propia recuperación — el modelo nunca ve un fragmento que quien pregunta no puede leer, así que no puede filtrarlo.

    • Python
    • LangGraph
    • Qdrant
    • Neo4j
    • BGE-M3
    • Qwen3
    • FastAPI
    • MCP
  • 2026

    Observabilidad parcial en RL profundo

    Mi Trabajo de Fin de Grado: un benchmark reproducible sobre cómo se comportan los agentes de aprendizaje por refuerzo cuando solo ven parte del mundo — y qué arquitecturas recuperan el estado que falta.

    • Python
    • Gymnasium
    • Stable-Baselines3
    • PPO
    • A2C
    • RecurrentPPO
    • MiniGrid

Más en GitHub ↗

Con qué trabajo

Habilidades

Machine learning

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • NumPy
  • Pandas
  • OpenCV
  • YOLO
  • Transformers
  • Hugging Face
  • LLMs
  • RAG
  • Embeddings
  • Ajuste fino
  • Aprendizaje por refuerzo

Ingeniería y sistemas

  • Python
  • Java
  • SQL
  • Docker
  • Linux
  • Git / GitHub
  • ROS
  • NATS
  • Flujos reproducibles

Dónde he trabajado

Experiencia

Nov 2024 — actualidad

Desarrollador de Software de IA · Auria Technologies · Formula Student AI

  • Desarrollo software para una plataforma de conducción autónoma en un equipo Agile internacional.
  • Implemento y ajusto modelos YOLO en Python para percepción en tiempo real.
  • Despliego en NVIDIA Jetson Orin con flujos reproducibles de Docker y Git.

Mar 2026 — Jun 2026

Becario de Ingeniería de IA · MicroPort · vía Cardiovascular Gallega

  • Construí un pipeline de tablas de normalización con RAG y LLMs para mejorar la consistencia de los datos y la calidad de recuperación.
  • Desarrollé un modelo para detectar fallos de electrodos en marcapasos como apoyo al flujo de trabajo clínico.

Formación

Educación

2022 — 2026

Grado en Inteligencia Artificial

Universidade de Vigo

Asignaturas de machine learning, deep learning, visión por computador, aprendizaje por refuerzo, bases de datos e ingeniería del software.

Destacados

Hitos

  • 2025Competí en Formula Student AI, Silverstone (Reino Unido) — percepción y despliegue para un vehículo autónomo a escala 1/10.
  • 2026Finalista en el podio del reto de visión por computador de HackUDC, patrocinado por Inditex.Repo ↗

Un poco más

Sobre mí

Soy estudiante de último año de Ingeniería en IA en la Universidade de Vigo, más interesado en el hueco entre un modelo que funciona en un notebook y un sistema que funciona en hardware real que en cualquiera de los dos por separado.

Gran parte de mi trabajo práctico ha sido en visión por computador — percepción en tiempo real para una plataforma de conducción autónoma con Auria — y en pipelines de LLM, incluido un sistema RAG para normalización de datos clínicos en MicroPort. El hilo común es la parte poco vistosa: entrenamiento reproducible, despliegue limpio y una evaluación honesta sobre dónde fallan las cosas.

Trabajo en español e inglés.

Ubicación
Ourense, ES
Enfoque
CV · LLMs
Idiomas
ES · EN

Hablemos

Contacto

Disponible para roles de IA/ML y colaboraciones.

La forma más rápida de contactarme es el correo — lo leo todo y respondo a lo que puedo.

© 2026 Lucas González Fiz