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Resumen

Diseñó y construyó la base de un SaaS low-code de inteligencia territorial que convierte datos sociodemográficos y geográficos de México a escala BigQuery en aplicaciones geoespaciales explicables.

Puntos clave

1. 01

   Diseñó un orquestador en LangGraph de 7 agentes especializados (Profiler, Discovery, SQLGenerator y otros) para texto a SQL, con un ciclo de crítica que reintenta el SQL generado hasta dos veces.

2. 02

   Implementó un validador de SQL sobre sqlglot con seis reglas y compuertas de costo de BigQuery en cuatro niveles para revisar cada consulta generada antes de ejecutarla contra un lago de ~577 M de filas (~79 GB).

3. 03

   Montó un gateway en FastAPI con servicios de RBAC, auditoría, detección de PII y cuotas, migraciones de Postgres + pgvector, Terraform para Cloud Run y 5 registros de decisiones de arquitectura.

Tecnologías

• Next.js 14
• FastAPI
• LangGraph
• Google BigQuery
• Terraform
• Google Cloud Run
• GIS
• Análisis Geoespacial
• Sistemas multiagente
• sqlglot
• pgvector