Mi nombre es Gerardo Fuentes, Gerente de Desarrollo y Soporte en operaciones de Aviación Digital en Optimen. Desde hace casi una década lidero la implementación, operación y mejora continua de soluciones de planificación y control operativo para aerolíneas en Latinoamérica y Estados Unidos, en estrecha colaboración con Jeppesen (Boeing). Mi trabajo combina dirección técnica, gobierno con clientes, arquitectura de sistemas y gestión de equipos multidisciplinares.

Experiencia relevante:

    ☑Liderazgo en implementación y operación de soluciones de planeación y control de tripulaciones y operaciones de un proveedor global de tecnología aeronáutica (planificación, asignación, seguimiento y control operativo), incluyendo optimización y soporte post–implementación.

    ☑Dirección de un portafolio propio sobre AWS enfocado en integraciones y datos, optimización de recursos de entrenamiento, seguimiento de combustible, gestión de eventos operacionales (IROPS), flujos de pagos/viáticos y tableros ejecutivos de KPIs.

    ☑Colaboración con aerolíneas de primer nivel en Norteamérica y Latinoamérica (pasajeros y carga), bajo acuerdos de confidencialidad.

Enfoque formativo:

Mis cursos y talleres se orientan a práctica profesional, criterio técnico y fundamentos de computación científica aplicados a operación y optimización:

    *️⃣Arquitectura y operación de sistemas de planificación/seguimiento (integraciones, datos, etc.).

    *️⃣Gobierno de entrega: estimación y scoping de CRs, SteerCo, gestión de riesgos y SLAs.

    *️⃣Mecánicas de equipo: DRIs, rituales ligeros (staff, architecture board), ventanas de revisión (PR windows), postmortems.

    *️⃣Estándares de ingeniería: ADRs, límites de contexto, resiliencia, observabilidad, seguridad y coste en la nube.

    *️⃣Trabajo con artefactos concretos (plantillas de Decision Brief, ADR, RACI, postmortem; vistas y tableros operativos) y casos reales.

    *️⃣Modelado y optimización: programación lineal/entera/mixta, optimización convexa/no convexa, heurísticas y metaheurísticas, column generation (pairing/rostering), reglas de negocio como restricciones formales.

    *️⃣Métodos numéricos y simulación: Monte Carlo, simulación discreta de eventos, pronósticos de demanda y tiempos, cadenas de Markov, colas.

    *️⃣Stack científico: Python (NumPy, SciPy, pandas, Pyomo/OR-Tools), Jupyter, profiling y vectorización; HPC básico (paralelismo, uso eficiente de CPU/GPU en la nube), reproducibilidad (seeds, entornos, experiment tracking).

    *️⃣Calidad de modelos: validación, sensibilidad, interpretación de resultados, criterios de parada y robustez operativa.

Qué aprenderás:

    ⚙️Diseñar y operar procesos de planificación y seguimiento basados en Operations Research con criterios de disponibilidad, resiliencia y coste.

Estructurar una entrega profesional: backlog, CRs, milestones, métricas (TTFR, MTTR, cumplimiento de hitos).

    ⚙️Tomar decisiones técnicas informadas (ADRs) y formalizar estándares.

    ⚙️Escalar equipos: delegación efectiva, DRIs, gobierno con clientes y coordinación con PMO/KAM.

    ⚙️Formular modelos de optimización (LP/MIP) para asignación de recursos (ej. pairing/rostering, tail assignment) y seleccionar solvers adecuados.

    ⚙️Implementar pipelines numéricos en Python con el stack científico y buenas prácticas de rendimiento (vectorización, paralelismo, memoria).

    ⚙️Construir simulaciones y experimentos controlados para evaluar políticas operativas (qué pasa si…); analizar resultados con métricas sólidas.

    ⚙️Documentar y operacionalizar modelos (interfaces, validaciones, monitoreo) para que funcionen en producción, no solo en notebooks.

    ⚙️Requisitos recomendados: álgebra lineal, cálculo básico, probabilidad/estadística, y manejo de Python. Si no los tienes al día, incluyo rutas de nivelación.

A quién va dirigido:

    ➢Ingeniería y liderazgo técnico (TL/Staff/Principals) que opera sistemas de misión crítica.

    ➢Arquitectura/Plataforma que necesita criterios aplicados y gobernanza clara.

    ➢Managers técnicos que buscan liberar tiempo y elevar la calidad de entrega y operación.

Metodología:

    ✅Casos reales y ejercicios guiados, con revisión de decisiones y trade-offs.

    ✅Plantillas reutilizables y checklists para llevar a producción.

    ✅Evaluación por entregables (ADRs, briefs, postmortems, tableros).

Requisitos recomendados:

    ✅Experiencia previa en desarrollo/operación de software.

    ✅Familiaridad con control de versiones, CI/CD y entornos cloud (preferente AWS).

Si buscas formación orientada a resultados, con práctica y artefactos que puedas aplicar inmediatamente en tu operación, estás en el lugar indicado.