MARCO ALICE
AI Engineer | Agentic AI & LLM Solutions in Banking | Python
Production-ready por defecto
Trabajos recientes
Proyectos production-ready con arquitectura limpia y CI/CD integrado
Market Data Platform
Plataforma full-stack para ingesta, almacenamiento y visualización de datos financieros con asistente RAG local — sin coste de API externa.
Market Data Backend Platform
Backend standalone production-ready para ingesta y exposición de datos financieros. TDD estricto, cobertura ≥85%, CI verde en cada commit.
Fiware Actuators Setup
Sistema IoT completo desde firmware de sensor hasta plataforma cloud con FIWARE y MQTT. Desarrollado en el contexto del proyecto de investigación de la Universidad de Córdoba.
Personal Portfolio Website
Portfolio personal production-ready con pipeline de contenido MDX tipado, Core Web Vitals verificados y CI/CD con Lighthouse CI integrado.
Publicaciones recientes
Notas sobre Python, backend y AI aplicada
Por qué los modelos grandes a veces pierden ante los pequeños (y cómo el prompt lo corrige)
Un paper de marzo 2026 muestra que en el 7,7% de los problemas evaluados, los LLMs grandes rinden 28,4 puntos peor que los pequeños. El motivo es verbosidad espontánea dependiente de la escala. La solución cabe en una línea de prompt.
PreToolUse hooks: intercepta lo que Claude Code lee antes de que ocurra
Claude Code tiene acceso a todos tus ficheros, incluyendo credenciales y claves privadas. El hook PreToolUse te da control sobre qué puede leer el agente antes de que lo haga.
Evaluando AGENTS.md: el primer estudio riguroso y los resultados son incómodos
Investigadores de ETH Zurich evaluaron el impacto real de los context files en cuatro coding agents modernos. Los datos cuestionan una práctica que muchos asumíamos beneficiosa.
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