Experiencia

Experiencia Profesional

F1RST - Grupo Santander

Data Engineer | Montevideo, Uruguay | Abr 2025 – Presente

  • Desarrollo de paquetes reutilizables en Python para pipelines PySpark, implementando tests unitarios robustos y promoviendo desarrollo guiado por tests en el equipo.
  • Diseño e implementación de un framework de Data Contracts para reforzar gobernanza de datos, linaje y chequeos automáticos de calidad.
  • Desarrollo de una herramienta interna de despliegue para proyectos dbt usando templates Jinja y Databricks Jobs para estandarizar y automatizar deployments a producción.
  • Creación de un framework metadata-driven para configurar y generar transformaciones sobre múltiples tablas, soportando transformaciones a nivel de columna y tipo de dato expresadas en PySpark.
  • Impulso de la adopción de tests unitarios y buenas prácticas, mejorando la confiabilidad y mantenibilidad de los pipelines de datos.
  • Gestión de dependencias de clusters Databricks vía wheels de Python para provisionamiento rápido y repetible de ambientes.

COGNUS LATAM

Data Engineer | Montevideo, Uruguay (Remoto) | Ago 2021 – Abr 2025

  • Desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos en Microsoft Fabric, optimizando la integración de datos en ambientes escalables.
  • Migración de sistemas legacy a data lakes, siguiendo arquitectura medallion en Microsoft Fabric.
  • Diseño y optimización de procesos ETL con Pentaho Data Integration, mejorando rendimiento y calidad de datos.
  • Implementación de CI/CD con GitLab CI/CD o Jenkins para automatizar despliegues y monitoreo de pipelines de datos.
  • Uso de Docker para el desarrollo de ambientes reproducibles y escalables en soluciones de datos.
  • Liderazgo de un equipo de 4+ personas en un proyecto estratégico, gestionando el desarrollo e implementación de soluciones analíticas.
  • Creación y liderazgo del proceso de reportería analítica, eliminando la dependencia de IT para la extracción de información de sistemas transaccionales.
  • Implementación de un Lakehouse en Databricks, desde el almacenamiento hasta el modelado de datos.
  • Desarrollo de procesos de ingesta y transformación de datos con Spark y PySpark.
  • Entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning para predicción de tendencias y optimización de procesos de negocio.
  • Cursos internos sobre herramientas de BI y arquitecturas de datos, promoviendo la adopción de buenas prácticas en gestión de la información.

Tecnologías

  • General: Python, R, SQL (PostgreSQL, SQL Server, MySQL), Pentaho, Docker y Git.
  • Cloud: Experiencia trabajando con Databricks y Microsoft Fabric, utilizando estas plataformas para integración, transformación y analítica de datos escalable.
  • Aprendizaje Estadístico y Machine Learning: Conocimiento sólido en modelado estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, con experiencia práctica usando R (caret, tidymodels) y Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) para modelado predictivo y toma de decisiones basada en datos.
  • MLOps y Despliegue de Modelos: Experiencia con gestión del ciclo de vida de modelos ML usando MLflow, TensorFlow Serving y ONNX. Despliegue de modelos en ambientes cloud con Docker, automatización de workflows con pipelines CI/CD y monitoreo de modelos en producción.