Quiénes somos

SIMYL Research

SIMYL Research es una consultora de ingeniería de software especializada en backends y APIs de alto rendimiento para sistemas donde los milisegundos importan y la precisión es fundamental, con foco en apuestas deportivas, fintech y SaaS B2B. También construimos modelos cuantitativos y simulaciones cuando el problema está en el cálculo.

SIMYL RESEARCH S.A.S., constituida en Colombia en 2025.

Por qué existe SIMYL

SIMYL Research existe para construir y mejorar software con el rigor que aprendimos en la universidad y en la industria: medir antes de opinar, acordar por escrito qué se entrega y publicar cómo lo comprobamos. Al frente hay un equipo directivo que reúne formación doctoral, docencia universitaria y años de sistemas en producción, y más ingenieros con los que construimos cada encargo; preferimos pocos encargos con un responsable de principio a fin. Buscamos clientes que quieran entender su sistema, no solo delegarlo: quienes revisan nuestros benchmarks, leen nuestro código abierto y nos piden evidencia. Si no dominamos algo, lo decimos en la primera llamada.

Nuestro enfoque

Nuestro foco es el backend: arquitectura, lógica de negocio, rendimiento e integraciones. Podemos entregar aplicaciones completas, incluida la interfaz web, cuando el núcleo del problema está en la lógica de negocio y los datos. Si el proyecto exige diseño de producto o una interfaz especializada, lo decimos desde la propuesta y definimos quién lo asume.

Trabajamos con tres criterios:

Velocidad. Entregamos resultados tangibles en ciclos cortos. No vendemos proyectos interminables.

Impacto. Atacamos el problema real, no solo los síntomas. Priorizamos lo que genera valor inmediato para el negocio.

Calidad. Rendimiento desde el inicio. Código limpio, probado y mantenible. No hacemos prototipos desechables; sí construimos primeras versiones listas para producción, con alcance acotado y criterios de aceptación.

La experiencia no es lo que te sucede, sino lo que haces con lo que te sucede.

Aldous Huxley, Texts and Pretexts: An Anthology with Commentaries (1932), introducción. Fuente. Versión editorial del original inglés.
La experiencia se vuelve útil cuando examinamos nuestras decisiones y compartimos lo aprendido. Por eso explicamos tanto los resultados como los límites de nuestro trabajo.

Nuestro proceso

  1. Entender. Una llamada exploratoria de 30 minutos, sin costo, para conocer el problema, el sistema y las restricciones.
  2. Acordar por escrito. Alcance, entregables, criterios de aceptación y condiciones de pago antes de empezar. Las modalidades están en Cómo trabajamos.
  3. Construir o intervenir. Con un responsable técnico de principio a fin, entregas frecuentes y revisión de todo el código que entregamos.
  4. Validar con medidas. Medimos antes y después de cada intervención acordada, con el método y las condiciones declarados.
  5. Transferir. Documentación, sesiones con tu equipo y un periodo de estabilización incluido en los proyectos de desarrollo.

Experiencia del equipo

Integrantes de nuestro equipo tienen experiencia previa en:

  • Algoritmos y estructuras de datos: los revisamos junto con las consultas, la concurrencia y la infraestructura; las mediciones determinan qué cambiar primero.
  • Sistemas distribuidos: arquitecturas que escalan sin colapsar, diseñadas para la carga real y no para demostraciones.
  • Apuestas deportivas y fintech: cálculo de mercados de apuestas y aplicaciones financieras donde los milisegundos importan.
  • Sistemas de tiempo real: baja latencia, procesamiento de eventos, arquitecturas reactivas.
  • Modelado y simulación: Monte Carlo, aprendizaje automático, optimización matemática.
  • Petróleo y gas: simulación de la producción desde el fondo del pozo hasta el separador, y un lenguaje específico para expresar correlaciones de yacimientos (PVT y propiedades de fluidos), con alto componente de cálculo numérico.
  • Optimización combinatoria: problemas de grafos, redes de flujo, planificación, asignación de recursos.
  • Infraestructura moderna: Kubernetes, observabilidad, CI/CD.

Trayectoria del equipo

SIMYL Research se constituyó en 2025. Estos trabajos los diseñaron o dirigieron integrantes del equipo que hoy la dirige, antes de la empresa o fuera de ella; no nombramos empresas ni clientes por confidencialidad. Los que tienen ficha propia están en Experiencia.

  • Trading (2024–2026): motores de simulación Monte Carlo optimizados para reducir su tiempo de ejecución.
  • Apuestas deportivas (2020–2023): protocolo de caché para una API en tiempo real, en producción desde 2020 y validado hasta 100.000 solicitudes por segundo en pruebas de 2023 (ficha).
  • Fintech (2017): p99 reducido en más de un 40 % en producción en APIs críticas.
  • Inmuebles (2017): backends multi-tenant de una plataforma de administración de inmuebles y condominios (ficha).
  • Migración (2017): de un sistema basado en Yardi a essensys sin detener el negocio ni perder datos (ficha).
  • Energía (2016–2018): simulación de la producción de pozo a separador y un lenguaje específico con 188 correlaciones PVT, publicado como código abierto (ficha).
  • Monitoreo de trabajo remoto (2014–2015): cliente colector y servidor recolector en C++ (ficha).

¿Con quién trabajamos?

Trabajamos principalmente con:

  • CTOs, líderes técnicos y equipos de ingeniería o datos de empresas que ya están en producción
  • Startups tecnológicas que necesitan construir productos robustos desde el inicio
  • Empresas establecidas que enfrentan problemas técnicos complejos o necesitan modernizar sistemas heredados

Tecnologías

Trabajamos principalmente con:

  • Microservicios de muy alto rendimiento: C++ moderno (17/20/23) como lenguaje principal, Go, Rust
  • Servidores web: Go, Ruby on Rails
  • Apps móviles: Flutter, React Native
  • Análisis de datos: R (tidyverse, Shiny), Python para automatización y análisis
  • Infraestructura: Kubernetes, Docker, proveedores de nube (AWS, GCP, Azure)
  • Bases de datos: PostgreSQL, Redis, ClickHouse, bases de datos de series temporales
  • Observabilidad: Prometheus, Grafana, Jaeger, ELK

Código abierto

Lo que publicamos se puede leer, ejecutar y criticar:

  • cpp-cache: caché concurrente en memoria para procesos en C++20, con modelo formal en Promela/SPIN en el repositorio; mediciones de 2026 en un entorno declarado en Benchmarks.
  • gateway_cache: la implementación en Go del mismo protocolo, publicada en 2020 y en producción desde entonces; su versión 3.1.0 es la medida en Benchmarks.
  • Aleph-w: biblioteca de estructuras de datos y algoritmos en C++.
  • go-breaker: cortacircuitos para servicios en Go que se dispara por umbrales de memoria y latencia, con análisis de tendencia y alertas a OpsGenie.
  • uconv: biblioteca de unidades y magnitudes físicas en C++20, con tipos fuertes en tiempo de compilación y un DSL para definir unidades y conversiones.
  • back-pvt: caracterización PVT de fluidos en C++, propiedades físicas en función de la presión y la temperatura.

¿Por qué SIMYL?

No somos una agencia de desarrollo tradicional. Somos especialistas técnicos que:

  • medimos antes de opinar y mostramos la evidencia;
  • escribimos código de producción, no prototipos desechables;
  • priorizamos la calidad y la mantenibilidad a largo plazo;
  • comunicamos con claridad las decisiones técnicas y sus consecuencias de negocio;
  • si no lo dominamos, te lo decimos: preferimos decir no que entregar algo mediocre.

Conoce al equipo

En la página de equipo verás quiénes somos, de qué se encarga cada uno y de dónde venimos.

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