Sistemas que se publican
Local AI Coding Agent: corpus de 24 tareas. Website Audit Agent: evidencia antes de síntesis. DemandOS: previsión determinista con datos sintéticos. IRIS: arquitectura pública de orquestación con ejemplos sintéticos.
RAÚLMERMANS
Construyo entre IA, negocio, producto y trabajo creativo.
Los sistemas propios son el centro de mi práctica. Marketing, marca, CRM y trabajo visual me dan el contexto para construir herramientas que responden a problemas reales.
Sistemas comerciales
Trabajo de lifecycle, campañas, segmentación y adopción que hacía responder a los sistemas ante restricciones operativas reales.
El gusto como interfaz
Fotografía, estudios visuales, referencias de lujo y sistemas de marca como capa de criterio alrededor de herramientas técnicas.
Sobre mí
Un perfil hecho de trabajo, lugar y práctica.
El gusto operativo consiste en saber qué estructurar, qué dejar editable y cuándo una persona debe decidir.
Málaga es el origen. Madrid afinó la práctica con IE University, marketing, CRM y equipos comerciales.
Orlando cambió cómo leo el servicio. Los sistemas comerciales añadieron la presión de lifecycle, segmentación, partners y escala.
El portfolio convierte ese pensamiento en herramientas de campaña, productos de datos, sistemas de marca y estudios visuales.
Perfil operativo
- BaseMadrid
- OrigenMálaga
- FormaciónBBA Marketing, IE University
- Contexto de trabajoCRM, lifecycle, programas de partners, adopción IA
- Trabajo independienteHerramientas de campaña, productos de datos, workflows de marca, sistemas internos
- Práctica visualFotografía, portadas, sistemas de imagen, dirección de arte
- Sistemas de IAModelos locales, Ollama, MCP, herramientas, evaluación
- IngenieríaTypeScript, Python, React, Next.js, SQL, PostgreSQL
- Datos y automatizaciónPrevisión, pipelines de reporting, n8n
Geografía3 ciudades, 5 idiomas
Málaga36.7N · 4.4Worigen
Madrid40.4N · 3.7Wahora
Orlando28.5N · 81.4Wintercambio
Idiomas
- ESEspañolNativo
- ENInglésNativo
- NLNeerlandésBásico
- DEAlemánBásico
- ITItalianoBásico
Proyectos
Apps
Visuales
Fotografía
Capítulos, no solo cargos.
Una lectura compacta de los contextos que han dado forma al trabajo: mercados, entrega, servicio, construcción, escala y el loop actual.
01
Madrid — aprender el lenguaje de los mercados
IE University · BBA Marketing
Negocio, marketing, analítica digital y el primer vocabulario técnico para convertir comportamiento de cliente en decisiones.
MadridIE UniversityMarketing
02
Equipos — aprender a entregar
IE Marketing Lab
Trabajo de proyecto con deadlines, partners y handoffs de equipo: la estrategia solo contaba cuando se convertía en algo entregado.
LiderazgoEstrategiaEntrega
03
Orlando — mirar el servicio desde otro ángulo
Intercambio UCF
Un semestre en University of Central Florida afinó la lectura de servicio, retail y expectativas culturales.
OrlandoUCFServicio
04
Práctica independiente — aprender a construir
Sistemas de portfolio
Herramientas de campaña, productos de datos, sistemas de imagen y arquitectura web convirtieron posicionamiento en interfaces usables.
PrototiposCasosVisuales
05
Sistemas comerciales — trabajar dentro de escala
CRM · lifecycle · programas de partners
Grandes audiencias, ritmo comercial, segmentación, expectativas de partners y adopción interna hacen que el trabajo sea responsable.
CRMLifecycleEscala
06
Ahora — construir el loop
Herramientas · workflows de marca · práctica visual
Construir el loop entre lógica de workflow, diseño de interfaz, memoria de marca, límites de datos y revisión humana.
SistemasInterfazGusto
Cómo trabajo.
El trabajo empieza por la decisión y termina en una superficie que se puede revisar, usar y mejorar.
Decisión
Empezar por la decisión.
Qué necesita entender, elegir, aprobar o repetir la persona que usa el sistema.
PreguntaContextoCriterio
Workflow
Mapear el workflow.
Inputs, restricciones, handoffs, puntos de revisión, riesgos y outputs.
InputsHandoffsRiesgos
Interfaz
Construir la interfaz.
Prototipar la superficie donde el trabajo se vuelve visible y usable.
SuperficieEstadosFeedback
Inteligencia
Añadir inteligencia con cuidado.
Usar IA o ML cuando mejora velocidad, síntesis o diagnóstico — no cuando elimina responsabilidad.
IAMLRevisión
Gusto
Mantener el gusto dentro del sistema.
Voz de marca, lógica visual, ritmo y criterio siguen siendo parte del sistema.
VozImagenRitmo
Hagamos que algo funcione.
Abierto a retos profesionales, proyectos y colaboraciones
raulmermans@gmail.com →Ver trabajo técnico en GitHub ↗Madrid · Remoto · UE