def automate_delivery(client, config):
    pipeline = Pipeline(client)
    pipeline.extract(config.sources)
    pipeline.transform(rules=config.rules)
    pipeline.validate(schema=config.schema)
    pipeline.deliver(output=config.target)
    return pipeline.summary()

class Agent:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools

    async def run(self, task):
        plan = await self.model.plan(task)
        for step in plan.steps:
            result = await self.execute(step)
        return resultdef automate_delivery(client, config):
    pipeline = Pipeline(client)
    pipeline.extract(config.sources)
    pipeline.transform(rules=config.rules)
    pipeline.validate(schema=config.schema)
    pipeline.deliver(output=config.target)
    return pipeline.summary()

class Agent:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools

    async def run(self, task):
        plan = await self.model.plan(task)
        for step in plan.steps:
            result = await self.execute(step)
        return resultdef automate_delivery(client, config):
    pipeline = Pipeline(client)
    pipeline.extract(config.sources)
    pipeline.transform(rules=config.rules)
    pipeline.validate(schema=config.schema)
    pipeline.deliver(output=config.target)
    return pipeline.summary()

class Agent:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools

    async def run(self, task):
        plan = await self.model.plan(task)
        for step in plan.steps:
            result = await self.execute(step)
        return resultdef automate_delivery(client, config):
    pipeline = Pipeline(client)
    pipeline.extract(config.sources)
    pipeline.transform(rules=config.rules)
    pipeline.validate(schema=config.schema)
    pipeline.deliver(output=config.target)
    return pipeline.summary()

class Agent:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools

    async def run(self, task):
        plan = await self.model.plan(task)
        for step in plan.steps:
            result = await self.execute(step)
        return resultdef automate_delivery(client, config):
    pipeline = Pipeline(client)
    pipeline.extract(config.sources)
    pipeline.transform(rules=config.rules)
    pipeline.validate(schema=config.schema)
    pipeline.deliver(output=config.target)
    return pipeline.summary()

class Agent:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools

    async def run(self, task):
        plan = await self.model.plan(task)
        for step in plan.steps:
            result = await self.execute(step)
        return resultdef automate_delivery(client, config):
    pipeline = Pipeline(client)
    pipeline.extract(config.sources)
    pipeline.transform(rules=config.rules)
    pipeline.validate(schema=config.schema)
    pipeline.deliver(output=config.target)
    return pipeline.summary()

class Agent:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools

    async def run(self, task):
        plan = await self.model.plan(task)
        for step in plan.steps:
            result = await self.execute(step)
        return result

Quito, Ecuador · Remote

Luis Emilio

AI Automation Developer · Founder (Flowward)

About

Soy Luis Emilio, desarrollador de software basado en Quito, Ecuador. Trabajo como Data Developer en Kantar (Worldpanel by Numerator) en modalidad remote, donde construyo pipelines y automatización de entregables con Python y el ecosistema Microsoft para reducir trabajo manual y aumentar consistencia operativa.

En paralelo soy founder en Flowward, donde desarrollo productos propios y soluciones a medida para clientes seleccionados, con foco en sistemas operables y criterio real de producto. También exploro productos SaaS con IA en modalidad “stealth” (sin detalles públicos aún).

Soy Ingeniero en Ciencias de la Computación (USFQ) y estoy finalizando un Máster en Inteligencia Artificial: clases completadas, tesis en progreso. Me interesa construir en la intersección de data, automatización, agentes y producto, con ingeniería pragmática y resultados medibles.

Work Experience

Kantar — Worldpanel by Numerator

Data Developer (Remote)

Sep 2024 — Present

  • Diseño e implemento automatizaciones con Python + agentes de IA para eliminar trabajo manual repetitivo en procesos de data delivery.
  • Desarrollo pipelines de procesamiento y validación para outputs (reportes, tableros y entregables programáticos).
  • Integro herramientas Microsoft (Copilot Studio / Power Automate / Azure) con servicios en Python vía APIs REST.
  • Estandarizo flujos para consistencia, trazabilidad y mantenimiento.

Python · pandas · SQL · APIs REST · Microsoft Copilot Studio · Power Automate · Azure · Git

Conecta

Pasante de Desarrollo

Jul 2023 — Aug 2023 · 240 horas

  • Desarrollo y soporte de aplicaciones web internas.
  • Apoyo en despliegues a QA/producción y manejo básico de servidores.
  • Documentación técnica y handoff para mantenimiento.

Projects

Proyectos en camino próximamente.

Skills

Core

PythonSQLGitREST APIsLinux

Automation / Data

pandasETL/ELTMicrosoft Copilot StudioPower AutomateAzure

ML

NumPyscikit-learnPyTorchJupyter

Web

TypeScriptNext.jsReactTailwindSupabasePostgreSQL

DevOps

DockerCI/CDVercel

Extra

Unity (XR)

Open to

Me interesan oportunidades donde el foco sea shippear producto: automatización real para equipos de data + ingeniería sólida, con espacio para aplicar IA cuando aporta.

Full-time (prioridad: startups early/growth)

  • Data Engineer (Python)
  • Applied AI Engineer
  • Solutions Engineer

Consultoría (alto fit)

  • Integraciones LLM: RAG, agentes, tooling interno
  • Data apps / dashboards: demo → producción
  • MLOps ligero: tracking, reproducibilidad, evaluación

Contact

Si tienes un proyecto serio o buscas alguien que construya y automatice rápido con calidad, escríbeme.