Cayetano Soriano Gallego
CTO y arquitecto hands-on con más de 15 años en tech, 8+ en AWS y 7+ como CTO. He liderado dos transformaciones de monolito a microservicios, y hoy construyo funcionalidades con LLMs, servidores MCP y flujos de ingeniería agéntica que funcionan en producción.
hello@cayetano.dev · linkedin.com/in/csorianogallego · github.com/neoshadybeat · cayetano.dev · Madrid, Spain
El agente de código abierto que he construido para el back office de una pyme: busca el cliente, monta el presupuesto con los totales calculados en código, no por el modelo, y espera a que una persona apruebe antes de hacer nada.
Ver el código en GitHub ↗Nada de slides: código funcionando en productos. Todo lo de abajo lo he construido yo en el último año, en proyectos de clientes y en productos propios.
Claude generando fichas bilingües y textos SEO para un marketplace; triaje de síntomas con LLM en un producto de salud digital; OpenAI y Gemini para chat y voz a texto en un asistente de voz. Tool calling y salidas estructuradas, no chat libre.
Servidores MCP que permiten a los agentes leer y actuar sobre datos de producto con seguridad, desde un servidor de administración del back office hasta uno de dominio con 7 módulos (medicación, agenda, llamadas, timeline…). Herramientas internas sobre Claude Agent SDK.
Datos personales eliminados antes de cada prompt, kill switches con feature flags y endpoints UE conmutables por GDPR; llamadas a LLM cubiertas con tests sobre un transporte de modelo falso; el modelo adecuado para cada tarea para controlar el coste; monitorización con Sentry como cualquier otro servicio.
Claude Code en una docena de repos con reglas de proyecto (CLAUDE.md) verificadas en CI, agentes de IA en CI/CD y actualización automática de dependencias. Como CTO, introduje flujos asistidos por LLM en el proceso de ingeniería.
Alcance claro, precios por adelantado y trabajas directamente conmigo, no con un equipo junior. En remoto, o presencial en Madrid. En español o inglés.
También bajo petición: agentes de voz, LLMOps, IA privada y AI Act, rescate de proyectos de IA e IoT (presupuesto en 24 h). Precios sin IVA. El uso de modelos de IA se repercute a coste.
Me cuentas el problema y te digo con honestidad si la IA es la herramienta adecuada y qué haría falta.
Reviso tus sistemas y datos, y recibes hallazgos priorizados, una hoja de ruta y un presupuesto cerrado.
Iteraciones cortas con demos, evals y monitorización, y un traspaso limpio a tu equipo.
Dos monolitos legacy (Clojure, PHP) descompuestos en más de 20 microservicios containerizados en AWS ECS, con infraestructura Terraform-first y 99,99% de uptime en producción.
Construí y escalé organizaciones de ingeniería como CTO en dos empresas: OKRs, squads multifuncionales, cultura de guardias y developer experience como prioridad.
Contratos con proveedores y partners (Telefónica), due diligence técnica con inversores, ayuntamientos de cuatro ciudades, presupuestos y SLAs. Hablo el idioma de ingeniería y el del consejo.
Contexto → qué hice → resultado medible. El patrón se repite: heredar algo frágil, hacerlo aburrido y fiable, y dejar que el equipo vaya rápido encima.
Soy un CTO que sigue leyendo pull requests. En más de 15 años he pasado de desarrollador web a arquitecto y a dirigir la tecnología de dos empresas, manteniendo una regla: ser dueño de todo el stack, desde el módulo de Terraform hasta la rotación de guardias y la conversación de roadmap con el consejo.
He llevado empresas de monolitos legacy a microservicios cloud-native en AWS, y he hecho el trabajo poco glamuroso que hace que eso perdure: CI/CD, observabilidad, control de costes, seguridad y due diligence técnica con inversores.
Hoy estoy centrado en IA en producción: funcionalidades con LLMs, servidores MCP, flujos de ingeniería agéntica y las salvaguardas que los rodean (privacidad, tests, coste, observabilidad), construidos con la misma disciplina que cualquier otro servicio backend. Trabajo indistintamente en español e inglés.
Funcionalidades LLM, servidores MCP y flujos agénticos en productos reales, con privacidad, tests y observabilidad desde el diseño.
8+ años diseñando y operando plataformas AWS: contenedores en ECS, infraestructura Terraform-first, streaming de eventos.
15+ años en PHP, Java/Spring Boot, Python, Scala y TypeScript; de monolitos a microservicios políglotas.
Elegir y operar el almacén adecuado por carga: clave-valor, búsqueda, caché, wide-column y relacional.
Pipelines CI/CD, imágenes inmutables, guardias y observabilidad; la fiabilidad como práctica de ingeniería, no como equipo.
7+ años como CTO: roadmap, contratación, OKRs, contratos con proveedores, due diligence, presupuestos y ayuntamientos como stakeholders.
Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas
Premio hackathon
Anteriores: Zend Certified PHP Engineer, MongoDB Certified DBA y Developer, Oracle MySQL Developer.
Para ahorrarnos tiempo a ambos: aquí es donde más valor aporto, y el tipo de empresa donde ya lo he hecho.
Sí, en Madrid. En el resto de casos trabajo en remoto, en español o inglés, en horario CET.
Una semana de revisión práctica: arquitectura, datos, uso actual o previsto de IA y costes cloud. Recibes un informe escrito, una hoja de ruta priorizada y un presupuesto cerrado del siguiente paso, sin obligación de contratarlo.
Con el que mejor encaje con la tarea y tus restricciones: Claude, OpenAI, Gemini o modelos abiertos alojados en la UE o en tu infraestructura. No estoy atado a ningún proveedor.
Los datos personales se eliminan o se mantienen fuera de los prompts, firmo NDA y contrato de encargo de tratamiento, y priorizo endpoints alojados en la UE.
Tuyo. Todo lo que construyo se entrega en tus repositorios, documentado y traspasado a tu equipo.