Entregue más rápido, sin sorpresas el día del lanzamiento.

Ayudo a CTOs, VPs y directores de ingeniería de empresas fintech y de datos regulados a descubrir qué fallará antes de un lanzamiento. El primer paso es un diagnóstico de riesgo de release a tarifa fija, de unas dos a tres semanas. También asesoro sobre cómo organizar los equipos para entregar y sobre dónde la IA puede ahorrar trabajo, empezando por las pruebas. Antes, Director of Enterprise Testing en Ford Credit.

Agende una conversación de 30 minutos Vea el diagnóstico de riesgo de release

Trabajo en español e inglés con equipos en Estados Unidos y México.

Creadas desde ceroEnterprise Testing en Ford Credit y la organización de ingeniería B2B en Jump
3 a 4 horasSuministro de datos de prueba en Ford Credit, antes de 1 a 2 días
200 000 solicitudes por segundoPrueba de carga del backend de la NFL, el doble de la línea base
De cerca de US$1 millón a US$100 000 al añoCosto de hospedaje de Fantasy Football en la NFL, tras salir del hardware administrado por un proveedor

Diagnóstico de riesgo de release

Conozca los límites de su sistema antes de que se los muestre el día del lanzamiento. Un proyecto de tarifa fija de unas dos a tres semanas, definido en una llamada de 30 minutos. Termina con una decisión: detenerse con un plan en mano o continuar con una asesoría mensual.

Agende una conversación de 30 minutos

Usted recibe cinco entregables:

Una lista priorizada de riesgos de release, cada uno con la evidencia que lo respalda.
Evidencia de carga para la ruta crítica que usted elija: dónde se vuelve lenta y dónde falla, expresado en números.
Un mapa de brechas de pruebas de contrato y controles de calidad en sus servicios y pipelines.
Un plan a 90 días con responsables y efecto esperado.
Un resumen de una página que su consejo de administración pueda leer.

Por dónde empezar

Se acerca un lanzamiento o una migración de plataforma y no está seguro de que aguante.: Empiece por: Diagnóstico de riesgo de release
Los releases se retrasan, o los clientes reportan defectos que sus pruebas no detectaron.: Empiece por: Revisión del modelo operativo de ingeniería
Un programa necesita aseguramiento externo, o usted quiere un interlocutor senior durante unos meses.: Empiece por: Aseguramiento temporal de programa o asesoría mensual

Acerca de

Soy Antonio Almazzo. Dirijo organizaciones de ingeniería desde 2022 y construí dos de ellas desde cero: Enterprise Testing en Ford Credit y la organización de ingeniería B2B en Jump (mar 2022 a jul 2023). Soy ingeniero ante todo, con puestos prácticos y de liderazgo en la NFL, Ticketfly, Intercontinental Exchange (ICE), Shopzilla y Google, y el español es mi lengua materna.

Sectores en los que he trabajado: fintech y datos financieros (Ford Credit, Intercontinental Exchange), datos de salud (Episource), medios (la NFL), y boletería y entretenimiento (Ticketfly, Jump).

En 2024 fui consultor de medio tiempo para una empresa de software de prevención de fraude, y construí el pipeline de referencia con GitHub Actions y Terraform en AWS que siguen sus nuevos microservicios en Java. Tengo una maestría en Inteligencia Artificial por el Tecnológico de Monterrey.

Trabajo solo, a través de Lucent Labs LLC, una sociedad de responsabilidad limitada de California. La persona con quien usted habla es la persona que hace el trabajo.

Trayectoria completa (PDF)

Trabajo que puedo respaldar

Ford Credit

Director of Enterprise Testing, ene 2025 a oct 2026

El problema: Una modernización fintech, con un parque tecnológico de 30 años operando junto a plataformas nuevas, necesitaba un solo modelo de pruebas para equipos en Estados Unidos, Canadá, México, India y Europa.
Lo que hice: Construí desde cero la organización de Enterprise Testing y la escalé a tres programas mediante habilitación, sin asumir la responsabilidad de las pruebas de cada equipo. Consolidé cuatro frameworks de automatización en una sola plataforma Playwright asistida por IA y lideré un agente interno de IA que genera pruebas.
El resultado: El suministro de datos de prueba pasó de entre 1 y 2 días a entre 3 y 4 horas por cuenta.
El tiempo de creación de pruebas bajó 66 %, con un ahorro de unas 302 horas de ingeniería en un trimestre. Los usuarios activos pasaron de 8 a 38 en 7 equipos.
Los 47 repositorios pasaron a un solo estándar, y 6 equipos ejecutan más de 900 pruebas en la nueva plataforma.
12 equipos de aplicaciones aprobaron la validación de desempeño sin impacto en producción.
Cifras al 30 de septiembre de 2026.

Episource

Director of Engineering, jul 2023 a dic 2024

El problema: Una plataforma de datos de salud regulada por HIPAA y GDPR necesitaba datos de prueba realistas en los ambientes inferiores, sin que llegaran a ellos PII ni PHI de producción.
Lo que hice: Dirigí la ingeniería de calidad empresarial e implementé la gestión de datos de prueba. Los datos se enmascaraban con Delphix al pasar de producción a los ambientes inferiores, y validaciones e informes comprobaban que no se hubieran filtrado datos sensibles de producción. También implementé controles de calidad en CI/CD y pruebas de contrato con Pact en los microservicios, bajo un modelo de plataforma y estándares.
El resultado: Cumplimiento recibió los informes de validación como evidencia de que los datos de producción se enmascaraban antes de llegar a los ambientes inferiores.
Todos los equipos de producto adoptaron el modelo de calidad de plataforma y estándares.

Intercontinental Exchange (ICE)

Staff, luego Principal Software Engineer, ago 2017 a mar 2022

El problema: Cuando el nuevo pipeline de streaming pasó a producción, el uso del ancho de banda de la red de la empresa subió al 80 %, y se formó una sala de incidentes para encontrar la causa.
Lo que hice: Reemplacé el pipeline heredado de ingesta en .NET por uno nativo de la nube y luego construí el pipeline de streaming para el producto de datos. En ambientes inferiores ya había detectado que un servidor Windows devolvía cargas sin comprimir de cerca de 1 MB. Lo llevé a la sala de incidentes y activamos gzip. También diseñé una plataforma orientada a eventos para productos de IA, con replay y backfill.
El resultado: El uso del ancho de banda de la red de la empresa bajó del 80 % al 40 %.

National Football League

Senior Manager, Software Engineering, abr 2015 a ago 2017

El problema: nfl.com y las apps móviles pasaban de un sistema heredado a un nuevo backend de microservicios, y el equipo de ingeniería no tenía experiencia previa con microservicios.
Lo que hice: Dirigí la ingeniería de pruebas de NFL Media. Introduje pruebas de contrato orientadas al consumidor con validación de esquemas JSON en CI, y mi equipo probó la carga del nuevo backend. Escalamos verticalmente la base de datos transaccional MySQL para sostener la carga.
El resultado: El nuevo backend se probó con una carga de 200 000 solicitudes por segundo, el doble de la línea base de 100 000 de una prueba de 2014 de la plataforma anterior.
En el segundo año también dirigí la ingeniería de Fantasy Football y la pasé de hardware administrado por un proveedor al centro de datos de la NFL, con lo que el costo de hospedaje bajó de cerca de US$1 millón a US$100 000 al año.

Ticketfly

Performance Engineering Lead, luego Manager, Software Engineering, oct 2011 a mar 2015

El problema: Más de 100 000 personas hicieron fila para la venta de boletos de Burning Man en 2014, muchas más de las que la plataforma podía atender a la vez.
Lo que hice: Hice que la plataforma funcionara con marca blanca en el dominio propio de Burning Man, determiné sus límites y puse Queue-it por delante para que 7 000 compradores pudieran comprar a la vez mientras los demás esperaban. En mis años allí también establecí la función de QA, incorporé monitoreo con New Relic y ejecuté validación de SLA en CI.
El resultado: La agencia Associated Press informó que 38 000 boletos se agotaron en 44 minutos.

En qué ayudo

Demostrar que aguanta: Encontrar dónde un sistema se vuelve lento y dónde falla antes del día que importa, y expresar el límite como un número. Pruebas de contrato orientadas al consumidor en CI, para que los equipos cambien servicios sin romper a sus consumidores. Pipelines de datos con capacidad de replay que resisten dependencias lentas y cargas defectuosas.Evidencia: el backend de la NFL, probado con una carga de 200 000 solicitudes por segundo.
Organizar el trabajo: Organizaciones de pruebas y de plataforma, y modelos operativos con roles, gobernanza e indicadores, implantados mediante habilitación para que los estándares sigan funcionando cuando me voy. Liderazgo bilingüe para equipos repartidos entre Estados Unidos y Latinoamérica, incluidos esquemas nearshore.Evidencia: Ford Credit, un solo modelo de pruebas para equipos en Estados Unidos, Canadá, México, India y Europa.
Acelerar con IA: Estrategia de releases, controles de calidad y gestión de datos de prueba, además de agentes que generan pruebas y analizan causas raíz, con reglas escritas sobre lo que pueden tocar. Empiezo por las pruebas, donde tengo resultados medidos, y mido antes y después.Evidencia: en Ford Credit, el tiempo de creación de pruebas bajó 66 % y los datos de prueba pasaron de entre 1 y 2 días a entre 3 y 4 horas.

Formas de trabajar juntos

El diagnóstico de riesgo de release es de tarifa fija, normalmente entre US$12 000 y US$24 000 según el alcance. Las demás tarifas se cotizan por escrito después de la primera conversación.

Diagnóstico de riesgo de release: De 2 a 3 semanas, aproximadamente. Tarifa fija, normalmente entre US$12 000 y US$24 000.Los cinco entregables de arriba y una sesión de presentación de resultados con su equipo directivo.
Revisión del modelo operativo de ingeniería: De 2 a 3 semanas, aproximadamente. Tarifa fija.Un mapa de cómo fluye hoy el trabajo desde el plan hasta el release, las restricciones priorizadas, un borrador de modelo operativo con roles, gobernanza e indicadores, y un plan a 90 días.
Asesoría mensual: 3 a 6 meses, de 3 a 5 días al mes. Tarifa mensual.Una sesión de trabajo semanal, prioridades mensuales por escrito con un registro de decisiones, y revisión de diseños y planes.
Aseguramiento temporal de programa: Alcance acotado. Tarifa diaria.Un responsable de aseguramiento asignado a un programa: controles de release, un registro de riesgos, estado semanal y un documento de traspaso.

Cómo se desarrolla un trabajo

Una conversación de 30 minutos. Usted me cuenta qué va a lanzar o cambiar y qué le genera más dudas. Si no soy la persona indicada, se lo digo en ese momento.
Acuerdo de confidencialidad y alcance. Firmo el suyo o envío uno mutuo antes de ver nada. El alcance, los entregables, las fechas y la tarifa quedan en un documento de alcance por escrito.
El trabajo. Entrevisto a las personas que hacen el trabajo antes de recomendar nada. Usted designa a una contraparte y me da acceso de lectura a repositorios, pipelines y tableros, además de unas horas a la semana de dos o tres personas. Las pruebas de carga se ejecutan en un ambiente similar a producción que usted proporciona, nunca en producción.
Presentación y traspaso. Usted recibe los entregables por escrito y una sesión de presentación de resultados, y luego decide si se detiene o continúa.

En entornos regulados trabajo con datos enmascarados o sintéticos y no necesito PII ni PHI de producción. Quedan fuera del alcance, salvo acuerdo aparte: cambios en producción, pruebas de seguridad y asesoría sobre personal o recursos humanos.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se fija la tarifa?: El diagnóstico de riesgo de release es de tarifa fija, normalmente entre US$12 000 y US$24 000 según el alcance, y queda en el documento de alcance antes de empezar. No se cobra por hora. La asesoría mensual tiene tarifa mensual y el aseguramiento temporal, tarifa diaria.
¿Qué necesita de nosotros?: Una contraparte designada, acceso de lectura a repositorios, pipelines y tableros, un ambiente similar a producción para las pruebas de carga, y unas horas a la semana de dos o tres personas.
¿Firma un acuerdo de confidencialidad?: Sí. Firmo el suyo o envío uno mutuo antes de ver nada.
¿Prueba en producción o usa datos reales de clientes?: No. Las pruebas de carga se ejecutan solo en un ambiente similar a producción que usted proporciona, y trabajo con datos enmascarados o sintéticos. No necesito PII ni PHI de producción.
¿Qué pasa después del diagnóstico?: Usted decide si se detiene con el plan en mano o continúa con una asesoría mensual.
¿Dónde trabaja y en qué idioma?: De forma remota desde Redondo Beach, California, en horario del Pacífico, y presencialmente en el área de Los Ángeles por acuerdo. Trabajo en español e inglés con equipos en Estados Unidos y México.
¿Para quién es?: Para un líder que tiene un lanzamiento, una migración de plataforma o un release importante en los próximos tres a seis meses y necesita evidencia que su consejo de administración pueda leer. Si no soy la persona indicada, se lo digo en la primera llamada.
¿Qué queda fuera del alcance?: Cambios en producción, pruebas de seguridad y asesoría sobre personal o recursos humanos, salvo acuerdo aparte.

Empecemos con una conversación

Cuénteme qué va a lanzar o cambiar, y qué le genera más dudas. Respondo en un día hábil.

¿Prefiere el correo? info@antonioalmazzo.com

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Radico en Redondo Beach, California (hora del Pacífico). LinkedIn