Ernesto Vizcaíno
Ingeniero de Producto / IA
He estado construyendo software desde los 13 años. Desde entonces, he llevado productos desde la idea hasta miles de usuarios, construido SaaS y sistemas fintech generadores de ingresos, y aplicado aprendizaje automático a millones de objetos astronómicos.
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Experiencia
Trabajo entre ingeniería y producto, llevando ideas desde prototipo hasta usuarios reales y producción.
Ingeniero de IA / Equipo Fundador enFinanciamiento Inteligente / Xignus
Construí un sistema de preaprobación crediticia que respaldó más de $4 M MXN en financiamiento para PyMEs durante su primer mes, además de agentes de IA en producción y productos de datos financieros. Regresé en 2026 para construir integraciones con CONTPAQi y pipelines ETL que transforman datos contables en reportes Excel automatizados y flujos de conciliación.
Cofundador Técnico enOliver AI
Lideré la ingeniería de una plataforma fintech y flujos de IA en producción para originación de crédito, análisis de cartera, revisión de riesgo, cumplimiento y procesamiento de documentos financieros.
Fundador / Ingeniero enOliver POS / ERP
Construí y lancé un punto de venta móvil que alcanzó más de 10,000 descargas y 3,000 usuarios activos en tres meses, y posteriormente lo expandí hasta convertirlo en un ERP web completo.
Premios
1er Lugar, Hackathon Xólotl
Fase 3, Track Avanzado · CUDI / LAMOD UNAM
Clasificación de Series Temporales Astronómicas Rubin/LSST
Gané el track avanzado tras construir un pipeline de clasificación con incertidumbre y priorización científica para datos de series temporales astronómicas tipo Rubin/LSST.
- 5.1M+ objetos astronómicos
- 10 morfologías
- 6,000 curvas de luz de evaluación
- 600 cadencias de observación completamente no vistas
- 68.47% de exactitud balanceada
- 68.28% macro F1
Ver anuncio oficialEl premio incluye asistencia a CARLA 2026 en Córdoba, Argentina 🇦🇷.
Trabajo destacado
Productos, sistemas e investigación que he construido.
- Clasificador de Series Temporales Rubin/LSST1er LugarAprendizaje Automático · Astronomía1er Lugar · 5.1M+ objetos · 68.47% exactitud balanceadaPipeline de clasificación astronómica con incertidumbre y priorización científica, construido para datos de series temporales tipo Rubin/LSST.
- Clasificador de Estrellas Variables Gaia / OGLEInvestigación · Aprendizaje Automático491K fuentes Gaia · 11 clases · 0.9847 weighted F1Clasificación de estrellas variables entre encuestas usando curvas de luz Gaia, periodo, Fourier, color y características de catálogo, validada contra etiquetas OGLE.
- Oliver POS / ERPProducto · SaaS10K+ descargas · 3K usuarios activos en 3 mesesPunto de venta móvil para pequeños negocios que posteriormente se expandió a un ERP web completo.
Investigación
Clasificación de Estrellas Variables Gaia / OGLE
Universidad Autónoma de San Luis Potosí
Construí un pipeline de aprendizaje automático para clasificación de estrellas variables periódicas, procesando 491,073 fuentes Gaia e ingeniería de 91 características de series temporales, Fourier, color y catálogo. Un modelo XGBoost con pesos por clase alcanzó 0.9495 macro F1 en datos reservados y 0.9847 weighted F1 frente a etiquetas OGLE mapeadas.
Tecnologías
Contacto
Estoy abierto a oportunidades de ingeniería de producto, equipos de startups ambiciosos y colaboraciones seleccionadas.