Zwei Jahrzehnte Systeme entwerfen, Technologiestrategie setzen und Organisationen bei der Modernisierung im großen Maßstab begleiten, und dabei weiterhin selbst in Architektur und Code arbeiten.
Madrid, Spanien · offen für internationale Rollen und Remote-Mandate · Spanisch, Englisch, Italienisch
CTO mit zwei Jahrzehnten Architektur- und Engineering-Führung in Konzernen, Beratung und Startups. Zuletzt als CTO eines KI-getriebenen Energieunternehmens KI-Produkte von Anfang bis Ende gebaut. Davor Leitung der globalen Architekturfunktion bei SGS, berichtend an den Group CIO, als Design Authority für Cloud, Modernisierung und Engineering-Standards einer IT-Organisation mit über 800 Projekten. Arbeitet gleichermaßen auf Vorstandsebene und im Code, führt eine große Engineering-Organisation ebenso souverän wie er allein liefert.
Frühere Laufbahn, 2001 bis 2015. Solutions Architect und Teamleiter bei Siemens (MDM- und BPM-Plattformen für den Cluster Westeuropa), PwC (.NET-Architektur und SDLC) und VASS (BT, Repsol, Isban), dazu Architektur im Auftrag für Banco Popular und Banco de España. Einstieg als Entwickler 2001; freiberuflicher technischer Übersetzer Englisch/Spanisch von 1996 bis 2002.
SIGINTENT: Architektur-Reviews, KI-Strategie-Sprints und Fractional-CTO-Mandate für Gründer und Führungsteams.
Öffentliche Repositories, jedes mit CI, Tests und einem README, das sagt, was gemessen wurde. Alles läuft zuerst lokal und behandelt Modellausgaben als zu prüfende Behauptung, nicht als Tatsache.
Analysiert einen Dokumentenkorpus und die Infrastrukturvorgaben und empfiehlt eine vollständige RAG-Konfiguration: Embeddings, Chunking, hybride Suche, Vektorspeicher, Reranker, Dimensionierung, Kosten und Latenz. Jede Zahl trägt ihre Herkunft, und --validate misst die Empfehlung an Referenzanfragen, bevor irgendetwas indexiert wird.
Ein Gremium aus KI-Agenten, in YAML deklariert: feindliche Runde, vom Vorsitz geführte Deliberation, Coaching und Synthese, mit einer Verfeinerungsschleife, die die überarbeitete Idee zurück ins Gremium gibt. Sitze lassen sich über MCP in einer lokalen Bibliothek oder in Unternehmensunterlagen verankern; jedes Urteil trägt Konfidenz, Vorbehalte und offene Fragen.
Ein Programm für eine interne AI-Assurance-Fähigkeit: Bias, Erklärbarkeit, adversariale Robustheit, Evaluierungsrahmen, Differential Privacy, der Zeitplan des EU AI Act, agentische Sicherheit. Texte unter CC BY, Code unter MIT, dazu ein Labor, das die Evaluierungen gegen ein Modell Ihrer Wahl ausführt.
Der Schritt, den jedes Wissensdatenbank-Projekt überspringt: auf einen Ordner zeigen, und es berichtet, was die Dokumente als Text wert sind. Kennzahlen je Datei, OCR-Qualität, PII mit Prüfsummen, Urteile zur Markdown-Konvertierbarkeit, Duplikate und Versionen, Themencluster und ein Kurationsplan mit einer empfohlenen Aktion je Datei.
Eine vollständige Implementierung von OpenAIs Tokenizer in C, als Lehrmaterial geschrieben. Differenztests gegen das Python-Paket (3.000 Vergleiche pro Push) und Fuzzing beider Parser fanden echte Fehler, und das README nennt sie. Aus dem achtteiligen Tutorial wurde das Buch unten.
Ein Portfolio-Tracker mit Haltung, der verlangt, vorab festzuhalten, wann man aufhört: Abbruchkriterien und Pre-Mortems im Voraus, subjektive Fertigstellung gegen die aus Aufgaben berechnete Zahl. Gesteuert von einem Agenten über seinen MCP-Server statt über ein Chatfenster, mit einem Claude-Code-Skill, der die Akte jedes Repos ehrlich hält.
Eine reine Kernbibliothek, auf vier Wegen bereitgestellt: rund 130 HTTP-Routen, eine CLI, gRPC und drei NuGet-Pakete. PDF, DOCX, XLSX, PPTX, CSV, EPUB, MOBI, E-Mail und mehr, mit PII-Erkennung und Hashing. Die AGPL-PDF-Engine ist in ein eigenes Paket isoliert, damit der Kern MIT bleibt; die Pipeline erzeugt eine SBOM und führt CodeQL und Dependency Review aus.
Perzeptuelles Bild-Hashing, bitkompatibel zur Python-Bibliothek imagehash, gegen einen Referenzdatensatz verifiziert. Pixel-Budget gegen Dekompressionsbomben, Decodierung nur des ersten Frames und strikte Analyse, mit schriftlichem Bedrohungsmodell. Bewusst klein, und fertig.
Eine Bibliothek von 2014, 2026 unter ihrer ursprünglichen NuGet-ID von Grund auf neu geschrieben, nur mit dem, was der Basisbibliothek weiterhin fehlt: String-Metriken (Levenshtein, Damerau, Jaro-Winkler), Sequenzoperatoren und funktionale Helfer. Jedes README-Beispiel wird durch einen Test abgesichert.
Ein deterministischer Generator für Suchoperator-Abfragen für OSINT und defensive Exposure-Analyse. Zwei Engines, eine in JavaScript und eine in Python, durch 153 gemeinsame Golden Fixtures identisch gehalten. Bewusst ohne Modell: Wo die Ausgabe exakt sein muss, schlägt eine Regel eine Vermutung.
Der Begleiteditor zum Buch über XML-Structured Prompting: versionierte Prompts mit Diff, Vorlagen, Labels, Befehlspalette, Projekte mit Mitgliedschaft und Audit, SQLite-Speicher und eine CI mit Coverage-Schwellen, die nur steigen.
Werkzeuge für Agenten, veröffentlicht: ein SEO- und Generative-Engine-Audit mit SARIF-Ausgabe, eine BPMN-Merkhilfe, ein Repository-Badge-Detektor, ein llms.txt-Generator, ein auf Hooks gebauter Pausen-Timer, ein Vibe-zu-funktional-Umschreiber und ein Commit-Poet. Jedes löst ein Problem, das der Autor tatsächlich hatte.
Was ein BPE-Tokenizer tut und wie man einen baut, der bitgenau mit der Referenz übereinstimmt, samt der Tests, die es beweisen.
Eine Methode für Prompts, die eine Übergabe überstehen: explizite Struktur, Randbedingungen und Belege, für Teams, die mit Sprachmodellen liefern.
Auf Englisch, mit spanischen Adaptionen auf LinkedIn. In Vorbereitung: Irreversibilität, agentische Systeme als verteilte Systeme, und was ein RAG-Advisor über Evaluierung lehrt.
Acht Essays darüber, was die klassische Tradition (Seneca, Marc Aurel, Pascal, Ortega, Byung-Chul Han) über das Leben und Bauen mit denkenden Maschinen zu sagen hat.
Ein Abschluss in Anglistik und sechs Jahre als technischer Übersetzer gingen der ersten Zeile Produktionscode im Jahr 2001 voraus. Seitdem: Entwickler, Architekt, Leiter einer globalen Architekturfunktion, CTO, mit Umwegen über einen Master in Data Engineering, ein INSEAD-Programm zu Unternehmensstrategie und einen Digital MBA für Technologieführungskräfte. Daneben Philosophie, Musik, Fotografie und Sprachen. Das Muster ist keine Breite um ihrer selbst willen. Es ist, was die Branche heute ein M-förmiges Profil nennt: tief in Architektur und KI, und fähig, sich zwischen Produkt, Strategie und Organisationsdesign zu bewegen, ohne den Faden zu verlieren.
Die meisten Technologieentscheidungen werden beantwortet, bevor jemand sich darauf geeinigt hat, was die Frage ist. So wird aus einer vertretbaren Architektur eine teure.
Die Drehscheibe: eine Seite, die zu Texten, Code, Büchern und Beratung führt. Hier beginnen, wenn Sie das Gesamtbild wollen.
aelena.comDie Beratungspraxis: Fractional CTO, Architektur-Review, KI-Strategie-Sprint, Beratungs-Retainer. Methode und Essays auf Englisch und Spanisch. Hier beginnen, wenn Sie vor einer Entscheidung stehen, die sich nicht rückgängig machen lässt.
sig-intent.comantonioelena@gmail.com+34 686 398 711