Tomás Matus

Machine-Learning-Modelle mit geologischen Daten kombinieren, um vielversprechende Explorationsziele zu identifizieren.

Bei Mineral Forecast entwickle ich die zentrale SaaS-Plattform, die die Mineralexploration durch künstliche Intelligenz revolutioniert. Das System analysiert riesige geologische Datensätze: geochemische Proben, historische Bohrdaten und geologische Karten, um Muster zu erkennen, die traditionellen Methoden verborgen bleiben.

Ich arbeite über den gesamten Stack: Ich entwerfe skalierbare Architekturen, die Terabytes an räumlichen Daten verarbeiten, baue intuitive Oberflächen, mit denen Geologen mit KI-Vorhersagen interagieren, und verfeinere unsere Modelle kontinuierlich auf Basis von Feldvalidierung.

Es ist faszinierende Arbeit an der Schnittstelle von Geowissenschaften und modernstem ML, bei der jede Funktion, die wir ausliefern, Explorationsteams hilft, klügere Entscheidungen darüber zu treffen, wo als Nächstes gebohrt wird.

Durch intelligente Insights und gemeinsame finanzielle Ziele.

Rivon entstand aus einer einfachen Beobachtung: Die meisten Finanz-Apps behandeln Geld als isolierte Zahlen und ignorieren die menschlichen Beziehungen und emotionalen Kontexte rund um das Ausgeben.

Ich baue Rivon als kollaborative Plattform, auf der Paare, Familien oder Mitbewohner finanzielle Transparenz teilen können und dort Privatsphäre wahren, wo es nötig ist. Die App nutzt intelligente Modelle, um Erkenntnisse sichtbar zu machen – nicht nur „du hast X € für Kaffee ausgegeben“, sondern „deine Ausgaben für Lebensmittel sind am Wochenende 20 % höher“ oder „du bist auf dem besten Weg, dein Sparziel für den Urlaub zu erreichen“.

Das Ziel ist Klarheit ohne Bewertung, Automatisierung ohne Kontrollverlust und finanzielles Wohlbefinden, das sich natürlich statt einschränkend anfühlt. Noch in einer frühen Entwicklungsphase, aber die Vision nimmt Gestalt an.

Bringt Intelligenz in Heizung, Überwachung und Automatisierung – alles läuft lokal.

Eva verwandelt herkömmliche Elektroheizungen in smarte Geräte, die auf Anwesenheit, Wetter und Energiekosten reagieren. Das System ist in TypeScript geschrieben, mit einem eigenen Thermostat-Controller, der HomeKit-Zubehör bereitstellt, sodass alles nahtlos mit Siri und der Home-App funktioniert.

Aber Eva ist mehr als smartes Heizen: Es ist eine komplette Heim-Infrastruktur. Ich betreibe Docker-Container auf Raspberry-Pi-Hardware und hoste Dienste für Energiemonitoring, Automatisierungsregeln und eine eigene Weboberfläche. Das System erfasst den Stromverbrauch in Echtzeit und ermöglicht manuelle und automatisierte Heizsteuerung.

Alles bleibt lokal, keine Cloud-Abhängigkeiten, keine Abogebühren – nur ein autarkes und zuverlässiges System. Es ist mein fortlaufendes Experiment im praktischen IoT: zuverlässige, datenschutzfreundliche Automatisierung zu bauen, die den Alltag tatsächlich verbessert.

Alle verstauen Dinge in Kartons, Schränken und Abstellräumen — und früher oder später weiß niemand mehr, was wo gelandet ist. Etwas zu finden heißt, Karton für Karton zu öffnen. MIBOD entstand, um diese Lücke zwischen der physischen Welt und einem digitalen Inventar zu schließen, das man wirklich benutzt.

Du registrierst deine Lagerorte, legst darin Kartons an und fügst Gegenstände hinzu, indem du sie fotografierst — die KI vergibt Name und Beschreibung automatisch, damit das Katalogisieren keine lästige Aufgabe ist. Jeder Karton bekommt ein gedrucktes QR-Etikett: Du scannst es mit dem Handy und siehst sofort, was drin ist und wo er steht, ohne etwas zu öffnen.

MIBOD weiß nicht nur, wo etwas ist, sondern auch, was gerade fehlt: Du kannst markieren, dass du etwas verliehen oder vorübergehend entnommen hast (und an wen), einen Lagerraum mit deiner Familie mit Lese- oder Bearbeitungsrechten teilen und jeden Gegenstand in Sekunden per Textsuche finden.

Ich entwerfe und baue das komplette Produkt von Anfang bis Ende: native iOS- und Android-Apps in Swift und Kotlin, eine Web-App und das Backend dahinter, dazu die KI-gestützte Katalogisierung, ein Admin-Panel und das gesamte QR-Etikettensystem. Das Geschäftsmodell kombiniert einen Gratisplan mit einem Abo (MIBOD Plus) und dem Verkauf physischer Etiketten.

Werkzeuge bauen, die Bestände über Hunderte von Distributionszentren hinweg koordinieren.

Bei Falabella arbeitete ich an unternehmenskritischen Systemen für einen multinationalen Einzelhandel, der Chile, Peru und Kolumbien umfasst.

Das Vorzeigeprojekt war Emilia: eine anspruchsvolle Plattform zur Unternehmenskoordination, die Bestandstransfers zwischen Distributionszentren, Filialen und Lieferanten in allen drei Ländern verwaltet. Die Herausforderung war die Skalierung: Hunderte von Standorten, Tausende von SKUs, komplexe Geschäftsregeln und die Notwendigkeit von Echtzeit-Transparenz auf multinationaler Ebene.

Außerdem trug ich zum Unternehmensbudget-System bei, einem zentralen Werkzeug für Management und Handelsplaner, das die Planung und Verfolgung von Ausgaben in der gesamten multinationalen Organisation ermöglichte. Dieses System koordinierte die Budgetplanung zwischen Teams in Chile, Peru und Kolumbien und erleichterte strategische Entscheidungen auf Unternehmensebene.

Diese Projekte haben mir viel über das Bauen für multinationale Unternehmen beigebracht: die Bedeutung von Audit-Trails, die Komplexität länderübergreifender Berechtigungssysteme, die Integration in bestehende Lagersysteme und wie man Oberflächen gestaltet, die sowohl für Filialpersonal als auch für strategische Manager und Planer funktionieren.

Ausgewählt für den ITERA-Accelerator der UC und von AWS mit Cloud-Infrastruktur-Guthaben unterstützt.

Als CTO und Gründungsentwickler von Lisy baute ich eine Plattform zur Logistikkoordination, die einen echten Schmerzpunkt in Einzelhandels-Lieferketten löst: die chaotischen Übergaben zwischen Lieferanten, Transportunternehmen und Distributionszentren. Fahrer erschienen zur falschen Zeit, Papierkram war unvollständig und Laderampen waren chaotisch.

Lisy digitalisierte den gesamten Ablauf: Lieferanten planten Lieferungen, Fahrer erhielten mobiloptimierte Anweisungen und Lagerpersonal bestätigte Ankünfte und schloss Transfers ab – alles über ein einheitliches System. Die Plattform verwaltete Benachrichtigungen, Kapazitätsplanung und erzeugte Analysen zur Optimierung der Rampennutzung.

Wir wurden für ITERA UC ausgewählt, den Startup-Accelerator der Universidad Católica, und erhielten AWS-Guthaben, das uns erlaubte, auf solider Cloud-Infrastruktur zu bauen. Obwohl das Startup letztlich pivotierte, war das technische Fundament stark und die logistischen Erkenntnisse von unschätzbarem Wert.

Verderb verhindern durch kontinuierliche Temperaturüberwachung und sofortige Alarme.

Für NotCo, das Unternehmen für pflanzenbasierte Lebensmittel, entwarf und implementierte ich ein IoT-Überwachungssystem zum Schutz der Kühlkette. Industrielle Temperatursensoren wurden in den gekühlten Lagerbereichen installiert und übertrugen Daten per LoRaWAN (wegen Reichweite und geringem Stromverbrauch) an ein zentrales Gateway.

Das System veröffentlichte Messwerte über MQTT und speiste ein Echtzeit-Dashboard, auf dem Bediener alle Zonen auf einen Blick überwachen konnten. Die entscheidende Funktion war die Alarmierungsschicht: Überschritt eine Zone die sicheren Temperaturgrenzen, gingen sofort Benachrichtigungen per SMS und Telegram raus und ermöglichten eine schnelle Reaktion, bevor die Ware verdarb.

Dieses Projekt war meine Einführung in industrielles IoT: Ich lernte über Sensorkalibrierung, Herausforderungen der Funkausbreitung in Lagerumgebungen und die Bedeutung von Zuverlässigkeit beim Schutz kritischer Bestände.

Entwurf einer Maschine zur effizienten Extraktion von Lachs-Pulp. Ausgezeichnet unter Chiles Top 100 Innovationen von Jump Chile.

Am Innovation Center der UC arbeitete ich an Kairos: einer mechanischen Lösung für Lachsverarbeitungsbetriebe. Die Herausforderung war, Pulp aus Lachsskeletten (dem nach dem Filetieren verbleibenden Skelett) schnell und hygienisch zu extrahieren.

Ich leitete den Design- und Prototyping-Prozess: Konzepte skizzieren, CAD-Modelle bauen, physische Prototypen fertigen und mit Industriepartnern testen. Die Maschine nutzte eine Kombination aus mechanischem Schaben und Druck, um verwertbares Fleisch von Knochen zu trennen und den Abfall deutlich zu reduzieren.

Das Projekt wurde unter die Top 100 Innovationen bei Jump Chile gewählt, einem nationalen Wettbewerb für Frühphasen-Gründungen. Das war mein tiefster Einstieg in Hardware-Design: Ich lernte über lebensmittelechte Materialien, Fertigungstoleranzen und den iterativen Prozess des physischen Prototypings.

Veranstaltungen organisieren, Communities verbinden und landesweite Zusammenarbeit fördern.

Als Internal Vice President von CONCIENCIA (der nationalen Gemeinschaft für Wissenschaft und Innovation) koordinierte ich Programme und Aktivitäten in Universitätsgruppen in ganz Chile. Das war keine technische Rolle: Es ging um Community-Aufbau, Veranstaltungsorganisation und darum, Räume für Studierende zu schaffen, die sich für Wissenschaft und Technologie begeistern.

Ich half bei der Organisation nationaler Konferenzen, Wissenschaftsmessen und Networking-Events und arbeitete mit Universitätsleitungen und Studierendengruppen zusammen, um Chiles Innovationsökosystem zu stärken.

Die Rolle vermittelte mir Fähigkeiten, die technische Arbeit ergänzen: Stakeholder-Management, öffentliches Reden, Budgetplanung und die Kunst, Communities um gemeinsame Werte aufzubauen. Es war eine prägende Erfahrung in Führung jenseits des Codes.

Ich baute und leitete Chiles nationales Meister-Robotik-Team und trat bei den VEX World Championships in den USA und der VEX Open Asia in China an.

Bei CienciaBots lernte ich zu führen, zu bauen und auf höchstem Niveau zu konkurrieren. Ich gründete das Team während der Schulzeit, stellte eine Gruppe talentierter Schüler zusammen und führte sie durch den intensiven VEX Robotics Competition: entwerfen, bauen, programmieren und Strategien entwickeln, um zu gewinnen.

Wir wurden 2016 und 2017 nationale Meister und qualifizierten uns für die VEX World Championships in Louisville, USA, und die VEX Open Asia in Shanghai, China. Neben der technischen Arbeit (mechanisches Design, Sensorprogrammierung, autonome Routinen) managte ich alles: Sponsoren von lokalen Unternehmen gewinnen, die Logistik für internationale Reisen organisieren und Schüler durch den Druck des Wettbewerbs begleiten.

Mein Team auf der Weltbühne gegen die weltbesten Teams bestehen zu sehen, war einer der stolzesten Momente meines Lebens. Während meiner Studienjahre blieb ich als Mentor aktiv und half, neue Generationen von Wettbewerbern zu formen.

CienciaBots zeigte mir die Kraft, technische Fähigkeiten mit Führung und Vision zu verbinden.