Málaga, Andalusia, Spain
Especialista en Datos con más de 9 años de experiencia en soluciones de datos, habiendo realizado labores en distintos rubros como Banca, Salud, Seguros, Logística y Consultoría. Además de ejercer como profesor para distintos programas educativos relacionados a datos. Egresado de la carrera de Ingeniería de Sistemas EPE de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (Lima, Perú) y especializado en Big Data y Business Analytics por la Universidad Nacional de Ingeniería (Lima, Perú). Certificado como Google Cloud Platform (GCP) Professional Data Engineer, Microsoft Certified Fabric Data Engineer Associate, Microsoft Azure Fundamentals y Microsoft Azure Data Fundamentals. Con sólidos conocimientos y experiencia en Arquitecturas de Big Data, flujos de datos Batch y Streaming, Cloud Computing (AWS, Azure y GCP), herramientas del ecosistema de Big Data (Hadoop, Spark, Hive, Kafka, NiFi, etc.), bases de datos SQL y NO-SQL y Sistemas Operativos. Invitado como Speaker en distintos eventos internacionales como el Big Data Week (Santiago, Chile) y el Global AI Bootcamp de Microsoft (Lima, Perú).
Diseño de soluciones de datos en la nube para proyectos de analítica avanzada, modernización de plataformas y explotación eficiente de la información. . Responsable del diseño de propuestas técnicas basadas en requerimientos de negocio, incluyendo planificación end-to-end: estimaciones de esfuerzo, definición de presupuestos, arquitectura de datos y plan de desarrollo. . Implementación de arquitecturas Lakehouse en Azure y GCP con enfoque Medallion, utilizando Snowflake, BigQuery y Synapse como motores de almacenamiento y procesamiento. . Liderazgo técnico en modelado de datos, definición de estándares, buenas prácticas y desarrollo de pipelines orientados a casos de uso como dashboards, KPIs y analítica autoservicio. . Automatización de procesos mediante Azure Databricks, Synapse Spark Pools y Dataform, garantizando escalabilidad, trazabilidad y rendimiento. . Diseño de estrategias de orquestación y gobierno del dato, incluyendo linaje, control de calidad, seguridad y cumplimiento. . Mantenimiento evolutivo de soluciones en producción, integrando nuevas fuentes, optimizando consultas y adaptando modelos a cambios del negocio. . Explotación de resultados mediante plataformas como Power BI y Looker, integradas con las capas finales del modelo analítico para habilitar decisiones basadas en datos. Tecnologías: Azure (Data Factory, Databricks, Synapse Analytics, Azure Storage, Delta Lake, Azure Functions, Power BI), GCP (BigQuery, Dataform, Looker, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataplex, Cloud Composer, Cloud Functions), Snowflake, PySpark, Python, SQL. Clientes: Danone, The Coca-Cola Company, BP, Santalucía, AXA, Astara.
Diseño, implementación y mantenimiento de la plataforma de datos. . Migración de datos de PostgreSQL a Bigquery. . Diseño de la nueva arquitectura de datos de GCP para la empresa. . Mantenimiento, optimización y puesta a punto de la base de datos PostgreSQL en Cloud SQL. . Análisis y optimización de consultas para PostgreSQL y Bigquery. . Manejo de datos y consultas en Firestore. . Migración de datos hacia AlloyDB . Prueba de concepto para capa de Captura de Cambios recibiendo eventos desde PostgreSQL con Eventarc para inserción a Firestore. . Prueba de concepto para la recepción de eventos con Pubsub y su inserción en Elastic Cloud a través de Spark. . Prueba de concepto involucrando servicios web con Cloud Run para conversiones de datos. . Prueba de concepto sobre Datahub. . Despliegue y configuración del clúster de Elastic Cloud en GCP. . Despliegue de aplicaciones con GKE. Tecnologías: Google Cloud Platform (Dataproc, Cloud SQL, Bigquery, Dataflow, Cloud Storage, Firestore, Cloud Run, etc.), PostgreSQL, Docker, Python, NodeJS.
Instructor de programas de especialización en Inteligencia de Negocios y Analítica de datos . Programas dictados: - Big Data - Machine Learning Tecnologías: Hortonworks, Apache Hive, Apache Sqoop, Apache Spark, Apache Pig, Apache Flume, Apache NiFi, Apache Kafka, Azure Machine Learning.
Cliente MetLife: Proyecto Latam Data Hub . Líder técnico de la implementación de la nueva plataforma de datos de MetLife para Latinoamérica (México, Argentina, Chile, Ecuador y Uruguay). . Responsable de un equipo interdisciplinario de 8 personas en Latinoamérica (Perú, Argentina, Chile, Colombia y México). . Definición de la arquitectura de datos para el nuevo Data Lake y Data Warehouse en GCP en coordinación con el equipo de MetLife USA. . Responsable de la implementación del flujo de datos basado en 3 capas (Raw, Curated y Delivery). . Implementación del flujo CI/CD (Continuous Integration and Delivery) para la entrega en los diferentes entornos del proyecto. . Implementación de las mejores prácticas de desarrollo, gobernanza y democratización de datos. Tecnologías: Google Cloud Platform (Dataflow, Dataform, Bigquery, Bigtable, Cloud Storage, Stackdriver, etc.), Azure DevOps, Docker, Python, NodeJS, Powershell, Bash Scripting.