En CapitalTech (antes llamada MFM) me integré como primer desarrollador backend para adaptar la plataforma Konsigue al entorno de una financiera regulada. Konsigue había sido adquirida por la empresa y necesitaba integrarse a los procesos internos sin perder su flexibilidad. En este contexto, ayudé a transformar la aplicación para cumplir con controles internos, reglas de inversión, cumplimiento regulatorio, y despliegues en AWS, donde todo estaba gestionado por Atomic, la empresa encargada de la infraestructura del grupo.

Actividades principales

  • Reescritura progresiva de la aplicación original de Konsigue en Rails usando Engines para separar operaciones, depósitos, scoring y usuarios.

  • Construcción de una API REST en Node.js para comunicar servicios entre aplicaciones de capitaltech y konsigue.

  • Desarrollo de nuevas funciones para inversionistas: registro, generación de CLABEs individuales y fondeo de facturas.

  • Adaptación del sistema al entorno financiero: límites por usuario, validaciones antifraude, políticas internas.

  • Automatización de reportes requeridos por CNBV (layouts de prevención de lavado de dinero).

  • Integración con Syntage para descarga y validación de XMLs de facturas, y validación ante el RUG.

  • Desarrollo del nuevo producto Crédito Flex, con lógica amortizable y reglas por perfil empresarial.

  • Prototipo en Python + Streamlit para simular decisiones crediticias usando modelos del área de riesgos.

Logros destacados

  • Transformé Konsigue en un producto integrado a una infraestructura regulada sin perder su funcionamiento original.

  • Pusimos en producción un esquema de CLABEs individuales totalmente funcional para fondeo de facturas.

  • Se eliminaron procesos manuales al automatizar los reportes AML requeridos por CNBV.

  • El nuevo producto Crédito Flex se lanzó como una vertical separada, con reglas y control por parte del equipo.

  • Redujimos fricción entre áreas gracias a herramientas internas que ayudaban a simular decisiones antes de pasar a riesgos.

Herramientas utilizadas

Ruby on Rails (con Engines), PostgreSQL, Redis, Sidekiq, Node.js, AWS (via Atomic), Heroku, AASM, WebSockets, GitLab CI/CD, Docker, ViewComponent, Streamlit, Python, OpenAI, Syntage, RUG, Firebase