Acerca de mí

Soy Juan Francisco Lebrero, LLM research engineer en Mercado Libre y un builder que shippea productos de punta a punta, desde el modelo hasta la factura.

De día trabajo en el equipo de LLM Science de Mercado Libre: entrenamiento y post-entrenamiento de LLMs in-house, en continued pretraining, supervised fine-tuning, curación de datos y benchmarks de evaluación. En mi tiempo propio llevo adelante una consultora de IA y shippeo productos: un SaaS de comercio que le factura a negocios argentinos, un agente autónomo de prospección, y herramientas open-source que la gente usa de verdad. La mayoría de la gente en IA está de un solo lado de una línea. Investigadores que no shippean, o ingenieros de producto que tratan al modelo como una caja negra. Yo trabajo de los dos lados.

En qué estoy

Mercado Libre, LLM Science. Entrenamiento y post-entrenamiento de LLMs in-house: continued pretraining (CPT), supervised fine-tuning (SFT) y adaptación de dominio para comercio a gran escala, además de benchmarks de evaluación de instruction-following, razonamiento, calidad de regresión y confiabilidad entre iteraciones del modelo.

AWAM (awam.lat), mi propio emprendimiento: el sistema operativo de ejecución para marcas de indumentaria argentinas. Una plataforma de comercio AI-first que corre todo el loop, desde el mensaje de WhatsApp de un cliente hasta la recomendación, el checkout, el pago, la factura electrónica, el stock y la recuperación de demanda perdida. Seis runtimes de IA especializados sobre un core durable y multi-tenant.

sesgo.ai (sesgo.ai), mi consultora de IA: machine learning, data science, agentes de IA, data engineering y MLOps para equipos de LatAm y Estados Unidos, con foco en ROI medible.

Investigación en LiNAR (UdeSA). Un vision foundation model para la evaluación no invasiva de embriones en FIV: aprendizaje de representaciones self-supervised estilo JEPA sobre imágenes time-lapse, prediciendo viabilidad sin biopsia.

Trabajo previo seleccionado

SOFLEX (Lead Data Scientist, 2025 a 2026). Lideré un equipo de IA construyendo una plataforma de inteligencia de baja latencia sobre más de 200M de reportes de emergencia, con situational awareness en tiempo real en menos de 3 segundos, más pipelines de LLM y ASR ajustados al español argentino.

Papelera San Andrés de Giles. Un pipeline multimodal de verificación de SKUs (VLM + OCR) con 100% de precisión en tests de despliegue, procesando 600 pallets/día.

UK University (México). AI lead; bajé los ciclos de MVP de una semana a un día, +17% de matrícula, US$108k/año ahorrados.

Cómo trabajo

Soy obsesivo con el costo y local-first. Hago benchmarks antes de tener opiniones, escribo mi razonamiento como decision records, y uso mis propias herramientas todos los días. Mido el impacto en números ($0.06 por empresa prospectada, US$108k/año ahorrados, 100% de precisión en 600 pallets/día) porque el impacto que no podés medir es impacto que no podés defender. Construyo mucha infraestructura agéntica, como memoria, orquestación, concurrencia y recuperación, porque esa es la habilidad escasa cuando un equipo pasa de un agente a una flota.

Formación

Ingeniería en Inteligencia Artificial en la Universidad de San Andrés (beca 95% por excelencia, promedio 8.67/10, top 10 de la cohorte), dos veces clasificado a la regional latinoamericana de ICPC, ganador de hackathon y game jam. Me muevo con fluidez entre Python, C/C++/CUDA y TypeScript.

→ Mirá lo que construí en la página de Proyectos.

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