Convierto modelos en sistemas operativos.
CTO en Of Them All y fundador de Illuma. Construyo flujos de trabajo de IA, modelos de nicho e infraestructura de plataforma para dominios donde el juicio, la latencia y la confianza son críticos.
años convirtiendo la ambigüedad en sistemas de producción
mercados en Asia y Europa con diferentes restricciones operativas
ingenieros contratados, asesorados o mentoreados en equipos distribuidos
flujo de trabajo de mezcla de audio asistido por IA, reducido de un pase manual de 15 minutos
La IA útil no es una característica. Es un sistema de producción con evidencia, flujo de trabajo y rendición de cuentas a su alrededor.
Construí infraestructura de pagos y marketplaces cuando el tiempo de actividad, el fraude, el cumplimiento y millones de transacciones diarias eran el producto. Esa experiencia operativa ahora moldea cómo construyo sistemas de IA.
El patrón es consistente: encontrar el cuello de botella del experto, modelar la ruta de decisión, cablear la capa de datos, luego fortalecer el flujo de trabajo hasta que un equipo pueda confiar en él en producción.
Practical AI, wired into the systems that make it useful.
The work is not just prompting a model. It is designing the data path, product loop, delivery system, and operating cadence around it.
Agentic workflow design
I turn repetitive expert work into supervised AI workflows: tool calling, review gates, retrieval, and measurable human-in-the-loop throughput.
RAG and model adaptation
Domain corpora, embeddings, retrieval strategy, prompt contracts, evaluation loops, and targeted fine-tuning when the base model is not enough.
Platform architecture
Architecture for systems that must keep moving: payments, marketplaces, automation backplanes, queues, observability, and deployment paths.
Engineering operating system
Hiring, coaching, SDLC, delivery cadence, incident habits, and the technical narrative needed when teams and products need to mature fast.
De la posibilidad del modelo al hábito operativo.
Prefiero ciclos cortos, riesgo visible y sistemas en funcionamiento a hojas de ruta largas y especulativas.
Mapear el cuello de botella
Identificar dónde el juicio experto, la latencia o las decisiones repetidas restringen el crecimiento.
Prototipar el ciclo
Construir la ruta más pequeña de modelo + datos + interfaz que pueda demostrar trabajo útil.
Fortalecer el sistema
Añadir recuperación, evaluación, permisos, observabilidad y revisión humana donde el riesgo lo exija.
Implementar el hábito
Convertir el flujo de trabajo en un comportamiento de equipo con métricas, propiedad y cadencia de iteración.
Emprendimientos como laboratorios vivos, no decoración de portafolio.
Cada producto es un lugar para probar la misma tesis: la IA especializada solo importa cuando está integrada en el flujo de trabajo y es responsable de los resultados.
Illuma
Legal AI · illuma.law
A legal AI platform for evidence management, precision case analysis, and specialized workflows that need traceability instead of generic chatbot behavior.
Luminous Giant
AI systems consultancy · luminous-giant.com
A build practice for founders and operators who need AI workflows, platform architecture, and engineering execution in the same room.
AI systems are layered products.
The useful work happens where models, data, product logic, and operational discipline meet.
Model layer
LLMs, Gemini, prompt contracts, evaluation sets, fine-tuning, agent behavior, and task decomposition.
- LLMs
- Agent workflows
- Fine-tuning
- Prompt engineering
- Model evaluation
Knowledge layer
The retrieval and memory plane that keeps AI grounded in product, legal, media, or operational context.
- RAG pipelines
- Embeddings
- Vector search
- PostgreSQL
- Meilisearch
Application layer
The product systems where AI meets users, permissions, payments, workflows, and business-critical state.
- Laravel
- TypeScript
- Cloudflare Workers
- Microservices
- Payment systems
Operations layer
The delivery environment: CI/CD, containers, observability, incident loops, and teams that own production.
- Docker
- Kubernetes
- AWS
- Linux
- GitHub Actions
Prueba de carrera en marketplaces, pagos, plataformas de ML y equipos.
Expande cada fila para ver pruebas, destacados y tecnologías del rol.
Personas que han visto de cerca el sistema operativo.
“Having worked 10 years ago and again hiring Miguel to work closely with me for the past 4 years tells a lot about how much trust and respect I have for him. Miguel Enes has a very entrepreneurial mindset that always sets him to find solutions and to move organisations forward. He does that relying on his profound and complete tech knowledge and on-hands experience, leading by example/execution and supporting his team along the way. I highly recommend him as an autonomous, energiser, tech-savvy and delivery oriented Engineering Manager.”
Escritos recientes desde el frente de construcción.
What I'm Building in 2026
I am building new ventures in Portugal.
From Silence to Symphony: How We Built an AI-Powered Audio Mixing Engine with FFmpeg 8 and Intelligent Agents
We combine AI models, vector memory systems, and audio engineering rules to mix meditation mantras.
Orchestrating Multimedia Magic: How I Built Content Generation with Vizra ADK Workflows
I use Vizra ADK workflows to orchestrate multi-modal content generation across text, audio, and visual agents.
Contáctame cuando el prototipo necesite convertirse en un sistema.
Conversaciones útiles: construcciones de flujos de trabajo de IA, sistemas legal-tech, arquitectura de marketplaces/plataformas, liderazgo de ingeniería y estrategia técnica para equipos de venture.