📍 Puebla, México | ✉️ emmanuel.beristain.guzman@gmail.com | 💼 LinkedIn
Soy Ingeniero en Logística y Transporte especializado en resolver problemas complejos de operaciones y cadena de suministro mediante IA aplicada, analítica avanzada y ciencia de decisión.
No construyo prototipos que se rompen en producción. Construyo sistemas verificables, gobernados y reproducibles: gemelos digitales de decisión, laboratorios Monte Carlo de resiliencia, agentes analíticos sobre capas semánticas y pipelines con evidencia byte-identical.
Uso la IA como multiplicador de productividad, no como reemplazo del criterio de ingeniería. Mi valor está en saber qué construir, por qué funciona operativamente, y cómo contener los riesgos antes de desplegar.
Laboratorio de simulación estocástica para evaluar confiabilidad bajo 8 escenarios de disrupción (desastres, quiebras, ciberataques) y 5 familias de distribución.
- Impacto: Análisis de cola inferior (VaR/CVaR) y métricas de recuperación para justificar políticas de inventario.
- Evidencia: 41 tests + salidas byte-identical reproducibles.
Agente analítico gobernado que consume de contratos métricos versionados en dbt, convirtiendo preguntas de negocio en SQL de solo lectura.
- Impacto: Prevención de inyecciones SQL y rechazo determinista de consultas fuera de dominio.
- Evidencia: Integración pinneada por commit + 28 tests semánticos.
Sistema multi-agente de investigación con 20 roles especializados, debate adversarial, calibración de confianza y grafo de dependencias topológicamente validado.
- Impacto: Patrón reproducible de orquestación para investigación intensiva en evidencia.
- Evidencia: Offline-by-default + fail-closed credential handling.
Proyecto dbt/DuckDB completo con capas staging/intermediate/mart, snapshots Type 2 y reconciliación de métricas.
- Impacto: Base gobernada para agentes analíticos y dashboards ejecutivos.
- Evidencia: 101 tests de calidad de datos exitosos en CI.
Gemelo digital que simula escenarios de inventario y sugiere acciones con aprobación humana obligatoria.
- Stack: Dify + RAG + FastAPI + SQLite + dbt.
- Evidencia: 31 verificaciones + memoria de decisiones persistente.
Plano de control para desarrollo asistido por IA con workspace contenido, allowlists de comandos y ejecución bounded.
- Impacto: Seguridad por diseño para workflows de parches generados por IA.
- Evidencia: 35 tests + CLI instalable + FastAPI endpoints.
Dominio: Supply Chain Analytics · OTIF · Fill Rate · Cost-to-Serve · VaR/CVaR · Forecasting Estocástico · Resiliencia Operativa
Applied AI: Agentes Gobernados · RAG Workflows · Dify · AgentOps · Evaluación de LLMs · Human-in-the-Loop
Analytics Engineering: dbt · DuckDB · SQL Analítico Avanzado · Capas Semánticas · Contratos de Datos · Linaje
Backend & DataOps: Python · FastAPI · SQLite · Pandas/NumPy/Numba · Docker non-root · GitHub Actions CI/CD
Filosofía de Ingeniería:
- ✅ Evidencia reproducible > demos bonitas
- ✅ Fail-closed controls > optimistic defaults
- ✅ Contratos versionados > confianza implícita
- ✅ Aprobación humana obligatoria para acciones operativas
Si trabajas en logística, supply chain, operaciones o analytics y estás enfrentando retos con la gobernanza de agentes, la reproducibilidad de simulaciones o la confianza en sistemas basados en IA, me encantaría conversar.
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