Daniel Alba / Área metropolitana de Barcelona
Tech Lead
Definición de la arquitectura, acompañamiento al equipo en el día a día y trabajo directo en el código.
El foco actual como Tech Lead en evoluxia nació con el reto de levantar desde cero en AWS una plataforma capaz de personalizar e integrar Cornerstone mucho más allá de lo que ofrece de serie. Lo que arrancó como una capa de adaptación e integraciones batch ha ido creciendo bajo esta dirección técnica hasta convertirse en una arquitectura distribuida de microservicios en Java con Maven, flujos orientados a eventos, aplicaciones propias con Next.js y Amplify y nuevas soluciones con IA, desde pilotos de agentes en I+D hasta proyectos de cliente en producción.
Un liderazgo técnico entendido desde dentro: definir la arquitectura y los estándares (patrones de diseño, principios SOLID y pruebas unitarias, de APIs y UAT), acompañar a los desarrolladores y seguir picando código cuando toca, apoyándose en el bagaje previo como Project Manager para que cada decisión técnica vaya de la mano de los plazos y de las prioridades del proyecto.
Proyectos destacados
Necesidad de negocio sobre la mesa, papel en el proyecto y solución entregada.
01Integración / Actualidad
Plataforma de personalización e integración de Cornerstone
- Contexto
- El punto de partida al entrar en evoluxia era claro: construir desde cero una plataforma en AWS que permitiera personalizar Cornerstone y conectarlo con nómina y otros sistemas mucho más allá de lo que daba la herramienta estándar.
- Participación
- Concepción y construcción de la plataforma desde cero: diseño en AWS de una arquitectura distribuida de microservicios en Java con Maven, librerías compartidas y flujos orientados a eventos, junto con el desarrollo de los servicios base, APIs REST e integraciones con Lambda.
- Entrega
- Personalización mediante JavaScript y Google Tag Manager, procesos batch y orientados a eventos para repartir el dato maestro del empleado desde Cornerstone y evolución hacia páginas a medida y aplicaciones completas en Next.js y Amplify.
- Impacto
- Aportó una diferenciación comercial muy clara como partner de Cornerstone y se convirtió en los cimientos sobre los que después han crecido aplicaciones propias y soluciones con IA.
Cornerstone / Java / Maven / Microservicios / Event-Driven / AWS Lambda / API Gateway / Google Tag Manager / Next.js / AWS Amplify
De la personalización a aplicaciones propias
Evolución de una base tecnológica común
Plataforma concebida desde cero para ampliar el alcance técnico como partner.
- 01
Personalización
Adaptación de Cornerstone mediante JavaScript gestionado desde Google Tag Manager.
- 02
Integración
Servicios en AWS Lambda, APIs REST y procesos batch con el dato maestro del empleado en Cornerstone.
- 03
Aplicaciones
Desarrollo de páginas a medida y aplicaciones Next.js en Amplify, integradas o independientes.
- 04
IA aplicada
Evolución hacia soluciones propias con IA, tanto en proyectos de cliente como en pilotos de I+D.
02IA / Actualidad
Plataforma de agentes de IA
- Contexto
- Dentro del I+D de evoluxia surgió la necesidad de contar con una base de producto propia con cara y ojos, adaptable a distintos casos de uso de IA sin tener que rehacer la arquitectura en cada cliente.
- Participación
- Concepción y desarrollo del producto base completo, aterrizando para cada caso de uso qué objetivo persigue el agente, cómo debe responder y con qué criterios supera la UAT interna.
- Entrega
- Plataforma configurable mediante skills, con agentes interactivos y en segundo plano, programados o activados por eventos y conectados a sistemas corporativos.
- Impacto
- Pilotos ya presentados a clientes dentro de la línea de I+D de la empresa, con la vista puesta en su evolución como producto comercializable.
Next.js / Event-Driven / AWS Bedrock / AgentCore / MCP / Aurora PostgreSQL / CDK
Agentes adaptados a cada caso de uso
- Personalización
- Skills
- Comportamiento adaptable a las necesidades de cada cliente.
- Modos de ejecución
- 2
- Agentes interactivos y agentes autónomos en segundo plano.
- Estado del producto
- I+D
- Pilotos presentados a clientes dentro de la línea de I+D de evoluxia.
- Validación interna
- UAT
- Objetivos y respuesta esperada contrastados por caso de uso.
Del objetivo de negocio al comportamiento del agente
Producto base completo, concebido y desarrollado desde cero.
- 01
Objetivo
Definición de qué problema resuelve el agente y qué respuesta se espera.
- 02
Skills
Configuración de las capacidades, reglas y conexiones necesarias para el caso de uso.
- 03
Ejecución
Conversación con el usuario o ejecución en segundo plano, programada o por eventos.
- 04
UAT interna
Contraste del comportamiento frente a los criterios de aceptación del piloto.
03IA / Actualidad
Comparador documental con IA
- Contexto
- Un cliente necesitaba quitarse de encima la revisión manual letra a letra entre versiones de etiquetas y fichas técnicas sin perder el control sobre lo que salía a imprenta.
- Participación
- Diseño y construcción de la solución desde cero a partir de esa necesidad de cliente, cuidando tanto la extracción con OCR e IA como el flujo de validación posterior.
- Entrega
- Comparación documental con OCR e IA, diferencias estructuradas campo a campo, histórico de cambios y revisión humana antes de dar por buena cualquier versión.
- Impacto
- El proyecto está en producción.
Next.js / Amazon Textract / AWS Bedrock / Aurora PostgreSQL / AWS Amplify
Comparación documental en producción
De dos versiones del documento a una revisión trazable
Solución de cliente construida desde cero, siempre con validación humana final.
- 01
Documentos
Carga de la etiqueta o ficha técnica vigente y de la nueva versión candidata.
- 02
OCR e IA
Extracción del texto y contraste estructurado del contenido documental.
- 03
Diferencias
Detección de cambios campo a campo y registro en el histórico de revisión.
- 04
Validación
Revisión humana de las diferencias detectadas antes de aprobar los cambios.
04HR Tech / Actualidad
Gestión curricular, baremación y validación con IA
- Contexto
- El proyecto de cliente requería una aplicación capaz de gestionar currículums y documentos acreditativos, revisar méritos y baremar candidatos en sus convocatorias sin atascar al equipo en la revisión manual.
- Participación
- Concepción y desarrollo de la aplicación completa desde cero, más allá de la pieza de IA: modelo curricular, configuración de convocatorias, motor de baremación, integraciones y bandeja de revisión.
- Entrega
- CV configurable por secciones, campos y perfiles, méritos con adjuntos, convocatorias, baremos y rankings, junto con importación CVN e integración con sistemas corporativos. La IA contrasta el documento con el mérito declarado usando prompt y campos críticos configurables.
- Impacto
- El porcentaje de similitud orienta a quien revisa la documentación, pero no es una puntuación del mérito ni una garantía de acreditación. Una persona toma la decisión final sin que la IA acepte ni rechace nada por su cuenta.
Next.js / Java / Maven / Microservicios / Aurora PostgreSQL / OCR / Document AI / AWS Bedrock / APIs HRIS
De la gestión curricular a la revisión asistida con IA
Evidencia documental asistida por IA y decisión final humana
El porcentaje de similitud actúa como apoyo a la revisión: no es una puntuación del mérito ni una garantía de acreditación.
- 01
Configuración
Definición del modelo de CV, convocatorias, baremos, prompt y campos críticos para la revisión.
- 02
Documentación
Registro del mérito declarado junto con su documento probatorio adjunto.
- 03
Contraste con IA
Lectura del documento, comparación con el mérito y cálculo del porcentaje de similitud.
- 04
Decisión humana
Validación final de la documentación por una persona, con gestión de baremación y rankings.
05Software a medida / Actualidad
Asistente personal de entrenamiento y salud
- Contexto
- El objetivo era construir un producto personal de entrenamiento y salud de punta a punta, aplicándole el mismo nivel de arquitectura y mimo que a un SaaS comercial.
- Participación
- Diseño y construcción completa de la aplicación web, la app nativa para iOS y Apple Watch, el modelo de datos, la sincronización y la identidad visual.
- Entrega
- Seguimiento de sesiones, métricas de carga, objetivos, notas y análisis contextual con IA, junto con una demo pública anónima con entrenamientos reales.
- Impacto
- Un proyecto vivo de uso diario cuya demo se puede abrir directamente sin login para explorar sesiones reales anonimizadas.
Next.js / TypeScript / Supabase / Swift / iOS / HealthKit
Acceder a la demo↗
Experiencia profesional
Abril 2022 – Actualidad
evoluxia
Tech Lead
El reto inicial en evoluxia fue construir desde cero la plataforma de personalización e integración de Cornerstone en AWS y hacerla evolucionar hacia microservicios en Java con Maven, arquitectura orientada a eventos y aplicaciones completas con Next.js y Amplify, tanto integradas con Cornerstone como independientes. El rol actual abarca el liderazgo del área de desarrollo: definición de arquitectura y estándares (SOLID), priorización con el equipo, estrategia de testing y trabajo directo en el código en aplicaciones y soluciones con IA.
- Coordinación de equipos técnicos y gestión de alcance, planificación y entregas mediante sprints y Kanban adaptados a cada proyecto.
- Definición de arquitectura distribuida de microservicios en Java (Maven) y flujos orientados a eventos en AWS, aplicando patrones de diseño, principios SOLID y pruebas unitarias, de API y de aceptación (UAT).
- Concepción y desarrollo del producto base de una plataforma de agentes de IA en I+D, con pilotos presentados a clientes y UAT interna por caso de uso, además de un comparador documental en producción para cliente.
- Diseño y desarrollo de productos SaaS y portales B2B/B2E con Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS y microservicios en Java con Maven.
- Arquitectura distribuida de microservicios y flujos orientados a eventos (event-driven) sobre AWS serverless (Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB, Secrets Manager, Aurora PostgreSQL/RDS, Textract, Bedrock y CDK), con despliegues en Vercel y AWS.
- Definición de estándares de arquitectura, patrones de diseño y principios SOLID, librerías compartidas en Java y pruebas unitarias, de APIs y de aceptación (UAT).
- Construcción de soluciones de HR Tech con cara y ojos: evaluación curricular, baremación/scoring, onboarding, formación, automatización documental y portales operativos.
- Integración con Cornerstone, Microsoft SSO, Jira, InfoJobs, Sesame, Twilio/WhatsApp, Stripe, ERP/CRM y APIs REST.
- Incorporación de IA generativa y OCR en procesos de negocio reales con Bedrock, Gemini/Vertex AI, OpenAI, Textract/Document AI, NotebookLM y MCP servers.
- Diseño de jobs asíncronos, procesos ETL, importaciones Excel/PDF, validaciones, sincronizaciones y modelos de datos para sistemas críticos.
- Coordinación de despliegues, gestión de secretos, entornos DEV/PRO, scripts de automatización y operación cloud.
- Traducción de necesidades de negocio en soluciones técnicas claras: análisis, arquitectura, implementación y evolución continua del producto.
Java 21/25 / Maven / Microservices / Event-Driven Architecture / SOLID / Unit & API Testing / Next.js 14/15/16 / React 18/19 / TypeScript / Tailwind CSS / PostgreSQL/Aurora / DynamoDB / AWS Lambda / API Gateway / S3 / Secrets Manager / Textract / Bedrock / CDK / Vercel / Docker / REST APIs / OAuth/SSO / OpenAI / Gemini/Vertex AI / MCP / NotebookLM / Make / Microsoft Copilot Studio
Mayo 2014 – Abril 2022
atSistemas
DW-BI Project Manager
Dirección de proyectos de datos y BI con Qlik, PowerCenter y Oracle ADF. Ocho años como Data Project Manager en atSistemas, con el puesto desarrollado íntegramente en el FC Barcelona.
- Coordinación de equipos técnicos y sesiones de discovery con los distintos departamentos para identificar silos y fuentes de datos.
- Reporte directo al director de Data de IT, con autonomía en la toma de decisiones y en las pruebas de aceptación (UAT) con usuarios clave. Proyecto galardonado con el premio Mejor Data Intelligence 2020 (CIONET).
- COR: dirección técnica del sistema de gestión deportiva y médica del club.
- FCBme: dirección del proyecto de movilidad para jugadores y cuerpo técnico.
- Data warehouse corporativo: dirección del sistema unificado de datos deportivos, comerciales y de personal.
- Definición del modelo de data warehouse y de los procesos ETL hacia la capa analítica.
- Desarrollo de cuadros de mando comerciales y de otros departamentos (deportivo, médico y personal) en Qlik Sense y QlikView.
- Administración de Qlik Sense y definición de estándares de desarrollo en Qlik.
- Definición de políticas de calidad del dato acordadas y validadas con los departamentos internos.
- Proyecto reconocido con el premio Mejor Data Intelligence 2020 (CIONET).
JDeveloper 11g y 12c / J2EE / Oracle ADF / Jira / Oracle / Webservices / Hybreed (movilidad) / QlikView / Qlik Sense / PowerCenter
Enero 2020 – Septiembre 2021
OBS Business School
Profesor — Máster Big Data and Analytics
Docencia del módulo de Data Governance en el máster de Big Data and Analytics.
- Docencia de gobierno del dato, calidad y metodología práctica para perfiles de analytics.
Data Governance / Big Data / Analytics
Agosto 2008 – Febrero 2014
Serhs Tourism
Project Manager
Gestión completa del ciclo mayorista hotelero: desde la contratación y carga del hotel hasta la distribución XML de reservas y viajes.
- 2008–2011: análisis y programación del portal de gestión mayorista en ADF y J2EE con formularios dinámicos.
- 2011–2014: dirección de proyectos, coordinación del equipo de frontend y definición de la arquitectura de sistemas.
- Operativa interna de mayoristas de viajes y venta online de reservas hoteleras.
JDeveloper 11g / Oracle / XSLT / J2EE / ADF / WebLogic / PowerDesigner
Competencias y herramientas
IA en producción
- AWS Bedrock (Converse, Agents, KB)
- OCR Textract / Document AI
- RAG / embeddings
- MCP servers
- OpenAI / ChatGPT (integración)
- Gemini / Vertex AI
- NotebookLM (flujo de trabajo)
Construcción y operación
- Next.js / React / TypeScript
- Java / Maven
- Microservicios y arquitectura orientada a eventos
- AWS Lambda + API Gateway
- Aurora PostgreSQL
- DynamoDB
- Testing unitario, de APIs y UAT
- CDK
- Vercel
- OAuth / SSO
Liderazgo técnico
- Dirección técnica y desarrollo activo en código
- Arquitectura, patrones de diseño y SOLID
- Acompañamiento y mentoría de equipo
- Entrega de producto de punta a punta
- Integraciones HR / ERP / SaaS
Idiomas
Inglés
Conversacional, con fluidez limitada.
Formación
CFGS en Informática de Gestión (Técnico Especialista · FP II)
CE Vidal i Barraquer
1996 – 1999
Formación complementaria
ThePower Business School
SAP All in One
