AI-TUOTELABORATORIO · ALUSTATEKNIIKKA

Muutan mallit tuotantokelpoisiksi järjestelmiksi.

CTO Of Them All -yhtiössä ja Illuman perustaja. Rakennan tekoälytyönkulkuja, niche-malleja ja alustainfrastruktuuria toimialoille, joissa arviointi, latenssi ja luottamus ovat tärkeitä.

Nykyinen rakennushanke
Tekoälyääni + lakityönkulut
Toimipaikka
Porto, Portugal
Todennettu kokemus
Maksut, markkinapaikat, ML-alustat
Miguel Enes
Miguel Enes
Agenttityönkulut
Tuotantotyön automatisointi malliohjatuilla järjestelmillä.
Lakialan tekoäly
Illuman rakentaminen todisteiden, tiivistelmien ja tapausanalyysin tueksi.
Alustan ytimet
Arkkitehtuuri liikenteelle, maksuille, tiimeille ja toiminnoille.
Järjestelmätodisteet
17+
Insinöörisyvyys

vuotta muuttaen epäselvyydet tuotantojärjestelmiksi

6
Kansainvälinen skaala

markkinaa Aasiassa ja Euroopassa erilaisilla toimintarajoitteilla

100+
Tiimivaikutus

insinööriä palkattu, valmennettu tai mentoroitu hajautetuissa tiimeissä

30s
Automaatiotodiste

tekoälyavusteinen äänimiksaustyönkulku, pudonnut 15 minuutin manuaalisesta vaiheesta

TOIMINTATEESI

Hyödyllinen tekoäly ei ole ominaisuus. Se on tuotantojärjestelmä, jonka ympärillä on todisteita, työnkulkuja ja vastuullisuutta.

Rakensin maksu- ja markkinapaikkainfrastruktuuria, kun käytettävyys, petokset, yhteensopivuus ja miljoonat päivittäiset tapahtumat olivat itse tuote. Tämä toimintatapa muokkaa nyt tapaani rakentaa tekoälyjärjestelmiä.

Malli on johdonmukainen: löydä asiantuntijan pullonkaula, mallinna päätöspolku, kytke datakerros, ja vahvista sitten työnkulku, kunnes tiimi voi luottaa siihen tuotannossa.

MISSÄ LUON VAIKUTUSVALTAA
Tekoälytyönkulku
Agentit, tiedonhaku, tarkistusportit ja mitattavissa oleva tulosten laatu.
Alustan ydin
Maksut, jonot, havaittavuus ja järjestelmät, jotka sietävät liikennettä.
Tiimijärjestelmä
Rekrytointi, mentorointi, toimitusrytmi ja teknisten päätösten hygienia.
Yritystarina
Tuotearkkitehtuuri, johon sijoittajat, operaattorit ja insinöörit voivat uskoa.
LAB CAPABILITIES

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.

From demo agent to production workflow

Agentic workflow design

I turn repetitive expert work into supervised AI workflows: tool calling, review gates, retrieval, and measurable human-in-the-loop throughput.

Legal, media, and operations data

RAG and model adaptation

Domain corpora, embeddings, retrieval strategy, prompt contracts, evaluation loops, and targeted fine-tuning when the base model is not enough.

Scale before heroics

Platform architecture

Architecture for systems that must keep moving: payments, marketplaces, automation backplanes, queues, observability, and deployment paths.

Teams that ship without chaos

Engineering operating system

Hiring, coaching, SDLC, delivery cadence, incident habits, and the technical narrative needed when teams and products need to mature fast.

RAKENTAMISMETODI

Mallin mahdollisuudesta toiminnalliseen tapaan.

Suosin lyhyitä syklejä, näkyvää riskiä ja toimivia järjestelmiä pitkien spekulatiivisten tiekarttojen sijaan.

01

Kartoita pullonkaula

Tunnista, missä asiantuntijan arviointi, latenssi tai toistuvat päätökset rajoittavat kasvua.

02

Prototyyppi silmukka

Rakenna pienin malli + data + käyttöliittymäpolku, joka voi osoittautua hyödylliseksi.

03

Vahvista järjestelmä

Lisää tiedonhaku, arviointi, käyttöoikeudet, havaittavuus ja ihmisen suorittama tarkistus, missä riski sitä vaatii.

04

Ota tapa käyttöön

Muunna työnkulku tiimikäyttäytymiseksi mittareiden, omistajuuden ja iterointisyklin avulla.

SYSTEM STACK

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
KOKEMUSKIRJANPITO

Ura todistettu markkinapaikoilla, maksujärjestelmissä, ML-alustoissa ja tiimeissä.

Laajenna jokainen rivi nähdäksesi roolin todisteet, kohokohdat ja teknologiat.

SUOSITUKSET

Ihmiset, jotka ovat nähneet toimintajärjestelmän läheltä.

Operator proof1/12
Miguel Garcia

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.

Miguel Garcia·General Manager & VP of Technology, New Work SE
Managed Miguel directly
+4
AVOIMET LANGAT

Ota minut mukaan, kun prototyypistä on tultava järjestelmä.

Hyödyllisiä keskusteluja: tekoälytyönkulkujen rakentaminen, lakiteknologian järjestelmät, markkinapaikka-/alusta-arkkitehtuuri, insinöörijohtajuus ja tekninen strategia venture-tiimeille.