DevOpsDays Lima 2026

Paulo Costa

Profesional en Ciencias de la Computación con sólida formación y experiencia práctica en ciencia de datos y desarrollo backend. Competente en Python, TypeScript, MySQL y PostgreSQL, con dominio de frameworks como FastAPI, React, NestJS, Llama-index, Langchain y LangGraph. He liderado proyectos de machine learning incluyendo modelos de clasificación, LSTM, GANs y LLMs, aplicados a escenarios reales. Apasionado por la computación en la nube y la inteligencia artificial, con enfoque en integrar ingeniería y ciencia de datos para desarrollar sistemas inteligentes y escalables. En búsqueda de roles desafiantes en ciencia de datos, inteligencia artificial o desarrollo backend.


Empresa:

NTT Data

Puesto:

Ai Engineer

Ubicación:

Perú


Sesión

28/08
15:55
25minutos
De MVP a producción con Vertex AI Search: lecciones reales de un asistente RAG universitario
Alan García Sánchez, Paulo Costa

Cada semestre, cientos de estudiantes hacen las mismas consultas sobre matrícula fuera de horario y esperan respuesta inmediata. En la UPCH abordamos esa fricción con IA y una restricción clara: pasar de MVP a producción rápido, sin construir infraestructura RAG desde cero y cumpliendo la Ley de Protección de Datos Personales.
Construimos TanoBot con Vertex AI Search como RAG gestionado, FastAPI en Cloud Run autoescalable y un widget embebido con consentimiento expreso. Más que una solución puntual, lo concebimos como producto: base de conocimiento gobernada, observabilidad, SecOps con auditoría de IPs y accesos, métricas de calidad y handoff humano. Atendió 4.003 consultas sin caídas, 91% resueltas, 2,2 s promedio y 56% fuera del horario laboral.
Compartiré por qué Vertex AI Search aceleró el time-to-market, cómo preservamos información oficial con respuestas extractivas, cómo escalamos en días pico y por qué el 9% sin respuesta enseñó más que el 91% atendido.

Enterprise AI & Data Strategy
Maranga