Jordi Valentin Ivanov

Trayectoria

Experiencia profesional

oct 2025 — abr 2026 Alicante · Presencial

AI & Automation Solutions Developer

sumamoOs BI & Digital Channels, S.L.

Desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y automatización de procesos para clientes, dentro del área de Datos e IA. Tras una primera fase de formación en el ecosistema Microsoft, me incorporé a proyectos reales del equipo, cubriendo el ciclo completo de un proyecto de consultoría: análisis, diseño, desarrollo, pruebas y despliegue.

Agentes conversacionales. Construcción sobre los servicios de IA de Microsoft Azure, integrados con las bases de conocimiento del cliente.
Patrones RAG. Recuperación aumentada sobre contenido alojado en SharePoint e indexado con Azure AI Search, para que el agente responda solo desde fuentes del cliente.
Evaluación de modelos en Azure AI Foundry. Comparación de respuestas, ajuste de prompts, definición de evaluaciones automáticas y revisión de métricas de calidad.
Automatización de procesos. Diseño de flujos automáticos y aplicación de técnicas de RPA e IA generativa para reducir tareas repetitivas.
Diseño funcional previo. Diagramas de flujo y documentación de procesos con Microsoft Visio y plantillas internas, antes de implementar.
Control de versiones. Git siguiendo el flujo de ramas del equipo, para soluciones exportadas, scripts y documentación técnica, con Azure DevOps y Visual Studio Code.

IA generativaLLMsRAG Microsoft AzureAzure AI FoundryAzure OpenAI Azure AI SearchSharePointPower Platform RPAVisioScrum / Kanban GitJiraAzure DevOps

jun 2025 — ago 2025 Alicante

QA Automation Developer & Tester

DXC Technology

Aseguramiento de la calidad del software sobre las pruebas automatizadas que el equipo ya tenía en marcha: mantenerlas al día conforme cambiaba la aplicación, ejecutarlas y reportar lo que se rompía.

Mantenimiento de las pruebas automatizadas. Modificación y mejora en JavaScript de los scripts de Selenium existentes, para mantenerlos alineados con los cambios de la aplicación y que siguieran pasando.
Ejecución de escenarios con Cucumber. Lanzamiento de los escenarios de prueba estructurados y revisión de sus resultados.
Pruebas de regresión. Lanzamiento de todas las pruebas tras cada cambio, para comprobar que lo que ya funcionaba seguía funcionando antes del despliegue.
Detección y reporte de incidencias. Revisión de requisitos, documentación detallada de errores y seguimiento de bugs junto al equipo de desarrollo.
Control de versiones e integración continua. Uso de las herramientas del equipo y colaboración en la mejora de sus procesos de testing.

SeleniumJavaScriptCucumber GherkinBDDTesting funcional RegresiónCIGit

2022 — 2024

Helados Sirvent — Camarero (agosto 2023 y agosto 2024) y Artesano heladero (julio–agosto 2022). Trabajo de cara al público en temporada alta: ritmo exigente, coordinación de equipo y trato directo con el cliente. Es donde aprendí a sostener la calidad cuando la presión no baja.

Formación

Educación, certificaciones e idiomas

Seis años entre la Politécnica y el primer trabajo técnico, cerrados en 2026.

Educación

Grado en Ingeniería Multimedia

Escuela Politécnica Superior
Universidad de Alicante

2021 — 2026

Bachillerato Científico

IES Las Lagunas, Torrevieja

2019 — 2021

Certificaciones

Gestión de datos para el uso de inteligencia artificial en destinos turísticos

Formación especializada en tratamiento y gobierno del dato como base para soluciones de IA.

2024

Idiomas

EspañolNativo

BúlgaroNativo

InglésB2

Trabajo de Fin de Grado

Anomal.ia

Herramienta de apoyo a la decisión para operadores de infraestructuras críticas. Universidad de Alicante.

23.000 lecturas de sensores al día. Una situación de riesgo. Segundos para decidir.

El problema

Demasiados datos, poco tiempo

Un modelo entrenado para asistir al operador en tiempo real no respondía igual de bien en todos los niveles de complejidad.

La propuesta

Procesar la petición, no entrenar al modelo

Un router adaptativo detecta la complejidad de cada consulta y ajusta cómo se pregunta al modelo. Más una comparativa que mide qué LLM conviene usar en cada caso.

Tecnologías

Cinco modelos abiertos, dos proveedores

Aplicación en Python y Streamlit, con inferencia sobre cinco modelos abiertos de Mistral AI y Groq. Desarrollado bajo Scrum en cinco sprints.

PythonStreamlitMistral AI GroqLLMsScrum

El resultado

Mejor calidad sin una hora de fine-tuning

Superó al modelo entrenado en calidad de respuesta en todos los niveles evaluados, sin una sola hora de ajuste fino.

Código en GitHub Dirigido por José Vicente Berná Martínez y Lucía Arnau Muñoz.

El proyecto en 6 láminas Arrastra para explorar

Portada del carrusel del proyecto Anomal.ia — **Anomal.ia**1 / 6

Demasiados datos y poco tiempo: el problema del operador — **El problema**2 / 6

Esquema del router adaptativo, de la consulta a la respuesta — **La solución**3 / 6

Interfaz de la aplicación web Anomal.ia — **La herramienta**4 / 6

Las tres ventajas de la herramienta para el operador — **Cómo ayuda**5 / 6

Comparativa de calidad frente al modelo entrenado — **Resultados**6 / 6

Stack

Herramientas y tecnologías

Lenguajes

PythonJavaScriptJava C / C++SQLHTML / CSS

IA & Datos

IA generativaLLMsRAG Azure OpenAIAzure AI FoundryAzure AI Search Evaluación de modelosIngeniería de promptsGestión de datos

Cloud & Automatización

Microsoft AzurePower Platform SharePointRPAAPIs REST JSON / XMLPipelines

QA & Testing

SeleniumAppiumCucumber Gherkin / BDDPruebas funcionalesRegresión Integración continua

Producto & Diseño

Diseño UX/UIPrototipadoDesarrollo web Bases de datosGestión de proyectos digitales

Método & Herramientas

GitJiraAzure DevOps Visual Studio CodeScrum / KanbanMicrosoft Visio Diagramas de flujoDocumentación funcional

Comunidad

Eventos y vida técnica

Asisto a encuentros del ecosistema de IA y desarrollo en Alicante.

Meetup técnico

Supabase Meetup Alicante · «AI Coding»

Encuentro de la comunidad de desarrollo de Alicante en el Parque Científico, dedicado al desarrollo asistido por IA: herramientas, flujos de trabajo con agentes y su impacto real en el día a día de un equipo técnico.

Parque Científico de Alicante

Ecosistema Microsoft

Eventos de Power Platform e inteligencia artificial

Participación en eventos internos y de comunidad del ecosistema Microsoft en Alicante durante mi etapa en sumamoOs, una empresa implicada en iniciativas como el Global Power Platform Bootcamp Alicante.

Alicante

En imágenes Arrastra para explorar

Jordi Valentin Ivanov y un compañero ante el photocall del Parque Científico Alicante — **Parque Científico**Alicante

Ponente durante una charla de desarrollo asistido por IA, con código proyectado en pantalla — **Charla · AI Coding**Parque Científico

Jordi Valentin Ivanov conversando con un compañero en el descanso de un evento — **Entre sesiones**Alicante

Sala llena durante un evento técnico en el Parque Científico de Alicante — **Evento técnico**Parque Científico

Jordi Valentin Ivanov ante el photocall de sumamoOs BI & Digital Channels — **sumamoOs**BI & Digital Channels

Fuera del código

Campeón de España

Jordi Valentin Ivanov con el trofeo y la medalla de campeón del XII Campeonato Nacional AEMF de fútbol 7, Alaquàs 2026 — **XII Nacional AEMF F7** Alaquàs, Valencia · 2026

Campeón de España de fútbol 7, 2026.

Campeonato Nacional AEMF disputado en Alaquàs, Valencia — «La Casa del Fútbol Reducido». Doce ediciones de torneo y un cuadro nacional completo por delante.

2026

Campeón nacional

AEMF

Asoc. Española Minifútbol

F7

Fútbol reducido