Francisco Manuel Olmedo Cortés

Physicist · AI/ML Systems Engineer & Backend Architect

Córdoba, Andalucía, España

About

Physicist designing and shipping production-grade AI systems — RAG, autonomous agents, multi-tenant NestJS backends and microservices — with Clean Architecture and Machine Learning at the core. I lead the full backend lifecycle, turning ambiguous business problems into reliable, observable, multi-channel services.

Experience

  1. Chief Data Scientist (CDS) / Lead AI Engineer

    Hagalink · Córdoba, Andalucía, España

    • Lead end-to-end design and implementation of AI/ML systems, translating ambiguous client requirements into scalable backend architectures.
    • Designed and built a multi-tenant modular-monolith RAG backend (NestJS + PostgreSQL + TypeORM) with background workers and multi-channel ingestion (WhatsApp, Telegram, Web).
    • Designed a microservices backend for structured-intake analytics, reusing my own open-source service (feedpulse) as an ingestion component alongside custom extraction and downstream analysis services.
    • Build robust Python APIs, manage vector databases and LLM orchestration in production.
    • Act as the technical bridge with clients, explaining architectural trade-offs across accuracy, computational cost, and latency.

  2. Co-founder & Lead Technical Architect

    BlakIA · Córdoba, Andalucía, España

    • Designed and implemented B2B Generative AI systems from scratch, focusing on RAG pipelines and Agentic AI for enterprise workflow automation.
    • Owned core architecture decisions, applying Lean methodologies and Clean Architecture to keep systems robust, scalable, and with minimal technical debt.
    • Delivered high-concurrency deployments in production, including an official chatbot handling 100,000+ interactions in a week with peaks above 10,000 users.

  3. Scientific Software Engineer

    Universidad de Córdoba (Confidential Project) · Córdoba, Andalucía, España

    • Refactored a highly complex legacy scientific simulator (ray tracing), applying Clean Architecture principles to ensure scalability and maintainability.
    • Designed and implemented an optimizer based on Genetic Algorithms for the automated design of complex physical structures.
    • Led the technical standardization of the codebase.

  4. R&D Software Engineer

    IDENER.AI · Sevilla, Andalucía, España

    • Applied deep learning models for time series forecasting to optimize energy production predictions.
    • Bridged the gap between theoretical scientific requirements and efficient, functional code in a fast-paced R&D environment.

  5. Research Collaborator / Scientific Developer (TFG)

    CIEMAT / Universidad de Córdoba · Madrid / Córdoba, España

    • Developed a physical simulator based on the numerical resolution of differential equations (Runge-Kutta) in Python, deployed as a web tool via Streamlit.
    • Synthetic data generation: used the simulator as an 'Oracle' to produce high-precision datasets for Deep Learning.
    • Designed and trained Fully-Connected Neural Networks for kinetic parameter assessment, leading to a peer-reviewed publication.
    • Taught an introductory course on Python for scientific computing and data science.

Selected Projects

  • feedpulse · TypeScript · Hexagonal · DDD · Observability

    Production-grade RSS monitoring platform with hexagonal/DDD architecture: three runtimes (api/scheduler/worker), observability, queues and benchmarks.

  • Hybrid-RAG-example · Python · RAG · Clean Architecture · RRF

    Hybrid RAG on Clean Architecture: vector + keyword retrieval fused via Reciprocal Rank Fusion. Provider-agnostic, CLI-first, designed for testability.

  • claudeops-tui · Go · Bubbletea · SQLite · DX

    Local TUI to track Claude Code usage, cost and tasks. Go + Bubbletea + SQLite.

  • Agent-skills-POC · Python · Agents · MCP · Clean Architecture

    Framework-agnostic Agent Skills POC built with Clean Architecture: progressive disclosure, MCP integration and stateless reasoning loop.

Publications

Education

  1. Ph.D. Candidate (Doctorando) in Physics / Applied AI

    Universidad de Córdoba / CIEMAT Environment

  2. Master in Physical Technology: Research and Applications

    Universidad de Córdoba

  3. Bachelor (Degree) in Physics

    Universidad de Córdoba

Technical Skills

Backend & Architecture

  • Clean Architecture
  • Hexagonal / DDD
  • Python
  • FastAPI
  • TypeScript
  • NestJS
  • PostgreSQL
  • Microservices
  • Multi-tenant
  • System Design

AI & Data Engineering

  • Machine Learning
  • Generative AI
  • Agentic AI
  • RAG Pipelines
  • LLM Orchestration
  • Vector Databases (Qdrant, Weaviate)
  • Synthetic Data Generation
  • Neural Networks

Infrastructure & Ops

  • Linux
  • Docker
  • Git
  • CI/CD
  • Observability
  • Hetzner
  • GCP

Core Physics & Math

  • Mathematical Modeling
  • Statistical Optimization
  • Genetic Algorithms
  • Monte Carlo Methods
  • Numerical Methods

Languages

  • Spanish · Native
  • English · Professional Working Proficiency (B2)

Francisco Manuel Olmedo Cortés

Físico · Ingeniero de Sistemas IA/ML & Arquitecto Backend

Córdoba, Andalucía, España

Sobre mí

Físico que diseña y despliega sistemas de IA listos para producción — RAG, agentes autónomos, backends NestJS multi-tenant y microservicios — con Clean Architecture y Machine Learning en el núcleo. Lidero el ciclo completo de backend, convirtiendo problemas ambiguos de negocio en servicios fiables, observables y multi-canal.

Experiencia

  1. Chief Data Scientist (CDS) / Lead AI Engineer

    Hagalink · Córdoba, Andalucía, España

    • Lidero el diseño e implementación end-to-end de sistemas de IA/ML, traduciendo requerimientos ambiguos de clientes en arquitecturas backend escalables.
    • Diseñé y construí un backend RAG monolito-modular multi-tenant (NestJS + PostgreSQL + TypeORM) con workers en background e ingestión multi-canal (WhatsApp, Telegram, Web).
    • Diseñé un backend de microservicios para la ingesta y análisis estructurado de señales, reutilizando mi propio servicio open-source (feedpulse) como componente de ingesta junto a servicios propios de extracción y análisis.
    • Desarrollo de APIs robustas en Python, gestionando bases de datos vectoriales y orquestación de LLMs en producción.
    • Nexo técnico con los clientes, explicando los compromisos arquitectónicos entre precisión, coste computacional y latencia.

  2. Cofundador & Lead Technical Architect

    BlakIA · Córdoba, Andalucía, España

    • Diseño e implementación desde cero de sistemas B2B basados en IA Generativa, con foco en pipelines RAG y Agentes Autónomos para la automatización de flujos de trabajo empresariales.
    • Responsable de las decisiones core de arquitectura, aplicando metodologías Lean y Clean Architecture para mantener sistemas robustos, escalables y con mínima deuda técnica.
    • Despliegue de sistemas de alta concurrencia en producción, incluyendo un chatbot oficial que gestionó más de 100.000 interacciones en una semana con picos superiores a 10.000 usuarios.

  3. Ingeniero de Software Científico

    Universidad de Córdoba (Proyecto Confidencial) · Córdoba, Andalucía, España

    • Refactorización de un simulador científico legacy de alta complejidad (ray tracing), aplicando principios de Clean Architecture para asegurar su escalabilidad y mantenibilidad.
    • Diseño e implementación de un optimizador basado en Algoritmos Genéticos para el diseño automatizado de estructuras físicas complejas.
    • Liderazgo en la estandarización técnica del código base.

  4. Ingeniero de Software I+D

    IDENER.AI · Sevilla, Andalucía, España

    • Aplicación de modelos de Deep Learning para la predicción de series temporales, optimizando las estimaciones de producción energética.
    • Traducción de requerimientos científicos teóricos a código eficiente y funcional en un entorno ágil de I+D.

  5. Alumno Colaborador / Desarrollador Científico (TFG)

    CIEMAT / Universidad de Córdoba · Madrid / Córdoba, España

    • Desarrollo de un simulador físico basado en la resolución numérica de ecuaciones diferenciales (Runge-Kutta) en Python, desplegado como herramienta web mediante Streamlit.
    • Generación de Datos Sintéticos: uso del simulador como 'Oráculo' para generar datasets de alta precisión orientados a Deep Learning.
    • Diseño y entrenamiento de Redes Neuronales Densas (Fully-Connected) para la evaluación de parámetros cinéticos, resultando en una publicación científica (peer-reviewed).
    • Impartición de un curso introductorio de Python orientado a computación científica y ciencia de datos.

Proyectos Destacados

  • feedpulse · TypeScript · Hexagonal · DDD · Observabilidad

    Plataforma de monitorización RSS production-grade con arquitectura hexagonal/DDD: tres runtimes (api/scheduler/worker), observabilidad, colas y benchmarks.

  • Hybrid-RAG-example · Python · RAG · Clean Architecture · RRF

    RAG híbrido sobre Clean Architecture: recuperación vectorial y por keywords fusionadas con Reciprocal Rank Fusion. Agnóstico del proveedor, CLI-first, diseñado para ser testeable.

  • claudeops-tui · Go · Bubbletea · SQLite · DX

    TUI local para monitorizar uso, coste y tareas de Claude Code. Go + Bubbletea + SQLite.

  • Agent-skills-POC · Python · Agentes · MCP · Clean Architecture

    POC de Agent Skills framework-agnóstico con Clean Architecture: progressive disclosure, integración MCP y reasoning loop sin estado.

Publicaciones

Educación

  1. Doctorando (Ph.D. Candidate) en Física / IA Aplicada

    Universidad de Córdoba / Entorno CIEMAT

  2. Máster en Tecnología Física: Investigación y Aplicaciones

    Universidad de Córdoba

  3. Grado en Física

    Universidad de Córdoba

Habilidades Técnicas

Backend & Arquitectura

  • Clean Architecture
  • Hexagonal / DDD
  • Python
  • FastAPI
  • TypeScript
  • NestJS
  • PostgreSQL
  • Microservicios
  • Multi-tenant
  • Diseño de Sistemas

IA & Ingeniería de Datos

  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Agentes Autónomos
  • Pipelines RAG
  • Orquestación de LLMs
  • Bases de Datos Vectoriales (Qdrant, Weaviate)
  • Generación de Datos Sintéticos
  • Redes Neuronales

Infraestructura & Ops

  • Linux
  • Docker
  • Git
  • CI/CD
  • Observabilidad
  • Hetzner
  • GCP

Física & Matemáticas Base

  • Modelado Matemático
  • Optimización Estadística
  • Algoritmos Genéticos
  • Métodos de Montecarlo
  • Métodos Numéricos

Idiomas

  • Español · Nativo
  • Inglés · Competencia Profesional (B2)
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