Trasformo i modelli in sistemi operativi.
CTO presso Of Them All e fondatore di Illuma. Sviluppo workflow AI, modelli di nicchia e infrastrutture di piattaforma per domini in cui giudizio, latenza e fiducia sono fondamentali.
anni a trasformare l'ambiguità in sistemi di produzione
mercati in Asia ed Europa con diversi vincoli operativi
ingegneri assunti, formati o guidati in team distribuiti
workflow di missaggio audio assistito da AI, ridotto da 15 minuti manuali
L'AI utile non è una funzionalità. È un sistema di produzione con prove, workflow e responsabilità ad esso correlati.
Ho costruito infrastrutture per pagamenti e marketplace quando uptime, frodi, conformità e milioni di transazioni giornaliere erano il prodotto. Questa capacità operativa ora plasma il modo in cui costruisco sistemi AI.
Il modello è coerente: individuare il collo di bottiglia esperto, modellare il percorso decisionale, cablare il livello dati, quindi rafforzare il workflow fino a quando un team può affidarsi ad esso in produzione.
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.
Dalla possibilità del modello all'abitudine operativa.
Preferisco cicli brevi, rischi visibili e sistemi funzionanti rispetto a lunghe roadmap speculative.
Mappare il collo di bottiglia
Identificare dove il giudizio esperto, la latenza o le decisioni ripetute limitano la crescita.
Prototipare il loop
Costruire il percorso più piccolo di modello + dati + interfaccia che possa dimostrare un lavoro utile.
Rafforzare il sistema
Aggiungere recupero, valutazione, permessi, osservabilità e revisione umana dove il rischio lo richiede.
Rendere operativa l'abitudine
Trasformare il workflow in comportamento di team con metriche, ownership e cadenza di iterazione.
Venture come laboratori vivi, non decorazioni di portfolio.
Ogni prodotto è un luogo per testare la stessa tesi: l'AI specializzata conta solo quando è incorporata nel workflow e responsabile dei risultati.
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
Prova di carriera tra marketplace, pagamenti, piattaforme ML e team.
Espandi ogni riga per prove, punti salienti e tecnologie del ruolo.
Persone che hanno visto da vicino il 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.”
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