Forward Deployed AI & Automation Engineer
Charlie Tang Hoong
Convierto problemas de negocio difusos en sistemas de IA, automatización y software listos para producción.
Quince años, desde Selangor, Malasia — y casi todo ese trabajo empieza igual: un sistema que construyó otro, sin documentación, y un negocio que no puede pararse mientras se arregla.
2 de 3 desaconsejados
Estudios de viabilidad de IA en tres ámbitos sin relación. Dos los desaconsejé por la inversión; el tercero se construyó.
Miles de millones de impresiones
Cada mes, en la plataforma de AdTech en la que trabajé — decenas de miles de peticiones por segundo, y p95 por debajo de 100 ms en las rutas de backend que reconstruí.
15+ canalizaciones
Vigilancia de precios, captación de clientes potenciales e inteligencia de mercado — para pymes que necesitaban vigilar una lista de precios, ⛔ no construir una plataforma.
15+ años
Cuatro empleadores, un contrato en Singapur, dos empresas propias y entrega independiente — lo mismo para equipos de operaciones corporativos que para pymes de dos personas.
Dos de esas tres propuestas de IA no siguieron adelante, y ese es justo el punto: el cliente tuvo una cifra real lo bastante pronto como para decir que no de forma barata.
Trabajo seleccionado
Ver los cincoCinco encargos seleccionados, escritos todos igual: qué intentaba hacer el cliente, qué estaba poco claro, qué decidí, qué construí o aconsejé, y qué resultado vino después.
Caso 01
En producción
Construir sobre un sistema que no era nuestro
Una plataforma de reservas y pedidos con varios roles entró en producción sobre el ERP heredado de un cliente corporativo, con el contrato de API negociado directamente con los ingenieros del propio cliente y cada cambio de alcance firmado antes de llegar a ingeniería.
Caso 02
En producción — limitado por NDA
Quitar el tecleo de un flujo documental que no podía pararse
Una canalización híbrida de OCR y LLM redujo sustancialmente la introducción manual de datos en un flujo de documentos de transporte marítimo de alto volumen, dentro de una operación cuyos sistemas de origen no tenían API y no se podían sustituir.
Caso 04
Solo estudio de viabilidad · Desarrollo pagado — beta cerrada
Tres propuestas de IA, y las dos que desaconsejé
Tres encargos de viabilidad de IA en tres ámbitos sin relación entre sí, cada uno convertido en un diseño de solución con una estimación de coste: dos se rechazaron con buen criterio por inversión, y el tercero se construyó.
Cómo trabajo
El método completoLos mismos siete pasos tanto si el cliente es un equipo de operaciones corporativo como una pyme de dos personas. El orden importa más que las herramientas: casi todos los fracasos de entrega que he visto quedaron decididos antes de escribir una línea de código.
01
Descubrir
Sentarme con quienes hacen hoy el trabajo y documentar el proceso actual tal como funciona de verdad, ⛔ no como lo describe el organigrama.
02
Definir
Dibujar el flujo propuesto, recorrerlo con la parte interesada y conseguir una confirmación por escrito antes de que empiece la ingeniería.
03
Diseñar
Decidir qué comprar y qué construir antes de decidir cómo construirlo. Ser honesto sobre qué restricciones son reales.
04
Construir
Asumir personalmente el trabajo complejo que define el contrato; delegar la superficie sencilla.
05
Desplegar
Dar por hecho que el entorno no es mío para cambiarlo. Integrar sin invadir, y dejar siempre una vía para que una persona tome el relevo a mitad de ejecución.
06
Medir
Decidir de antemano qué significa «funciona» y cómo se va a observar — y, en sistemas de IA, un conjunto de evaluación en lugar de una impresión.
07
Iterar
Entregar la fase, mantener visibles los requisitos previos de la segunda, y dejar que lo que revela la producción reordene la lista.
Lo que aporto
Lo que aporto, al completoAgrupado por lo que hace por un negocio. Las herramientas van debajo de cada bloque, y ese orden es deliberado.
Levantamiento de requisitos y definición de solución
Convertir un briefing incompleto en un alcance definido con una estimación costeada y una definición de «terminado» acordada, trabajando directamente con quien tiene el problema.
IA aplicada y automatización de flujos
Sistemas de IA que tienen que funcionar dentro de una operación real: extracción documental con revisión humana, asistentes de soporte con escalado a una persona, y RPA en finanzas y logística.
Arquitectura de soluciones e integración corporativa
Conectar sistemas que nunca se diseñaron para conectarse — el ERP heredado de un cliente, sistemas de origen sin API alguna, y los pasos manuales de en medio.
Ingeniería de producción y fiabilidad
Hacerse cargo de un sistema más allá de su entrega. Trabajos largos que reanudan donde pararon. Fallos que salen a la luz cuando una persona todavía puede volver al proceso manual.
Entrega técnica y alineación de partes interesadas
Dirigir la entrega y las decisiones técnicas, ⛔ no una plantilla: decisiones de arquitectura y de elección de tecnología, práctica de revisión de código, y acompañamiento a través del bloqueo real.
Hablemos
Forward Deployed Engineer · Forward Deployed AI Engineer · Applied AI Engineer · Solutions Engineer · Customer Engineer · AI Solutions Architect · Technical Delivery Lead
Con base en Selangor, Malasia. Abierto a trabajo en sede de cliente en el Valle de Klang, incluida asignación de larga duración, y a proyectos con base en Singapur y en Asia-Pacífico. Ciudadano malasio, disponible para trasladarme a Singapur — se requerirá permiso de trabajo patrocinado por el empleador.