Hola, soy Eduard Ferré

Construí un sistema de IA multi-agente (Python, OpenAI, Azure) que traza el linaje de datos sobre ~80.000 ficheros COBOL/JCL de Mainframe — unos 24,5M de líneas de código — para un gran grupo financiero del sector automoción a nivel europeo. Responsable único durante los primeros 8 meses, de la arquitectura a la entrega y el contacto directo a nivel directivo; ahora co-lidero un equipo, con entregables regulatorios conformes a los requisitos del BCE.

Diseñé la arquitectura de una plataforma de Knowledge Graph + RAG para inteligencia de código en un grupo de banca y seguros, adoptada por la mayoría de sus equipos técnicos y de negocio: grafo multi-repositorio (COBOL/JCL, Java, JS/TS, Python) construido mediante parseo AST (ANTLR4), enriquecido con descripciones del LLM y contexto de negocio, indexado en Neo4j y consultado con GraphRAG (BM25 + embeddings, expansión de vecinos y recorrido del grafo por el LLM con tool calling). También desarrollé un chatbot RAG con guardarraíles para el sitio web de una aseguradora internacional que dirige a los usuarios a la sección correcta (en UAT, con lanzamiento a producción previsto).

Diseñé un proxy de gobernanza de IA basado en LiteLLM planteado como producto para venta externa.

Otros trabajos: un pipeline de formación comercial, una aplicación de contabilidad para un organismo de la administración pública española y PoCs para clientes.

Desarrollé módulos clave para una plataforma multi-tenant de gestión remota de perfiles eSIM/eUICC (SGP.22, SGP.32) usada por múltiples operadores de telecomunicaciones: flujos de aceptación de Términos de Uso/Privacidad y un proxy de orquestación para el reciclaje y pooling dinámico de perfiles eSIM entre dispositivos, habilitando casos de uso de IoT masivo como la baliza de emergencia V16 de la DGT. Extraje y audité datos de usuarios para apoyar al departamento legal.

Backend en Java (Spring Boot) y TypeScript (Node.js/Express), frontend en Angular, sobre Oracle SQL y MongoDB — en equipo Scrum/Agile, con Jenkins para CI/CD y SonarQube como puerta de calidad.

Investigación y caracterización de distintas tecnologías de células fotovoltaicas indoor (IPV) bajo diferentes condiciones de luz interior, en el marco del proyecto europeo CELISA — harvesting eficiente de energía lumínica indoor para sensores autónomos.

Me encargué del ciclo experimental completo: diseño de circuitos e instrumentación (KiCad, BenchVue, AvaSoft), campañas de medida bajo iluminancia y temperatura controladas, y análisis de datos en Matlab — un trabajo que acabó en cuatro publicaciones revisadas por pares.