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):
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for step in plan.steps:
result = await self.execute(step)
return resultQuito, 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
Automation / Data
ML
Web
DevOps
Extra
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
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Si tienes un proyecto serio o buscas alguien que construya y automatice rápido con calidad, escríbeme.