Descripción

Tecnologías principales: Azure, Databricks, PySpark, SQL, AWS Glue, Fabric, Oracle, Power BI.

Data Engineer especializado en soluciones cloud y analítica de datos con experiencia en Azure, Databricks, AWS y Microsoft Fabric. He participado en diseño e implementación de arquitecturas Lakehouse, procesos ETL/ELT, optimización de pipelines y migraciones de plataformas de datos.

Puedo ayudarte en proyectos como:

Desarrollo y optimización de pipelines con PySpark, SQL y Databricks

Procesos ETL/ELT con Azure Data Factory y AWS Glue

Modelado y arquitectura Data Lake / Lakehouse

Integración de datos y automatización de flujos

Optimización de consultas y performance tuning

Soporte en iniciativas BI & Analytics (Power BI, modelos semánticos)

He trabajado en banca, seguros y grandes volúmenes de datos, participando en proyectos de migración, gobierno de datos, observabilidad y DataOps.

Si necesitas apoyo puntual, refuerzo técnico para tu equipo o acompañamiento en una iniciativa de datos, puedo aportar tanto a nivel implementación como diseño técnico.

Ámbito de especialización en el sector

Idiomas

Español
Bilingüe o nativo

Preferencias de lugar de trabajo

Solo teletrabajo

Lleva a cabo sus proyectos principalmente en remoto

BPT Software
Líder técnico
HIGH TECH
octubre de 2025 - febrero de 2026 (4 meses)
Lima, Perú
•Workshops y asesoría técnica para clientes en iniciativas de datos y analítica en Azure/Databricks/Fabric.
•Diseño de arquitecturas de datos para migración a entornos Lakehouse, logrando aprobación por parte de clientes y stakeholders.
•Implementación end-to-end de soluciones en Azure y ecosistema analítico: configuración de ADF (Linked Services, Integration Runtime), Key Vault, App Registrations, Service Principals, Storage Accounts y VM.
•Implementación de Lakehouse en Databricks: configuración de Unity Catalog (catálogos, esquemas, permisos), manejo de credenciales y estructuración de capas (bronze, silver, gold).
•Integración con Microsoft Fabric: creación de modelos semánticos e interoperabilidad con Azure Storage y Databricks mediant el unit catalog para mantener la gobernabilidad.
•Construcción y gobierno de Data Lakes, asegurando organización, trazabilidad y seguridad de la información.
•Diseñé e implementé integraciones entre AWS Glue y Databricks para procesos de ingesta y transformación de datos en arquitecturas Lakehouse.
•Lideré/ejecuté una migración de plataforma Lakehouse en AWS, extrayendo datos desde OData con Glue Connections y DynamicFrames, habilitando su registro en Glue Data Catalog, consulta desde Athena y consumo analítico desde Power BI.
PySpark SQL Microsoft Azure Amazon Web Services (AWS) Azure Databricks
INDRA
Líder Técnico Databricks
BANCA & SEGUROS
julio de 2024 - septiembre de 2025 (1 año y 2 meses)
Lima, Perú
•Diseño e implementación de pipelines en Databricks + Azure Data Factory para pagos/cobranzas y extracción de fuentes.
•Modelado e implementación del nuevo flujo de cobranza para terceros; definición de datos, reglas y controles.
•Mejoras de rendimiento y mantenibilidad: optimización de notebooks, estandarización y gestión de dependencias.
•Artefactos DataOps: trazabilidad, diccionario de datos, bitácora y flujo de atención de incidentes.
•Observabilidad: logs de eventos y alertas a Teams por éxito/advertencia/error; soporte de producción.
•Logro: Producción del nuevo flujo de cobranzas para terceros.
•Logro: Máxima puntuación POCLAC (BCP) en 5 meses.
Azure Databricks Microsoft Azure PySpark Scala Microsoft SQL Server
Mi Banco
Sub Gerente de Datos
BANCA & SEGUROS
octubre de 2022 - febrero de 2024 (1 año y 4 meses)
Lima, Perú
•Evaluación de plataformas analíticas en entornos AWS y Azure, considerando servicios como Amazon Redshift y su equivalente en Azure (Azure Synapse Analytics), mediante MVPs orientados a rendimiento, costos y gobierno de datos.
•Diseño de arquitectura analítica en Azure (batch y realtime) para habilitación de plataforma de datos en nube.
•Evangelización de lineamientos y mejores prácticas a equipos de desarrollo y usuarios finales (adopción y uso).
•Gestión y liderazgo de proyectos de migración sandbox→productivo (Riesgos/CRM): plan, presupuesto y riesgos.
•Definición de metodología de implementación y refinamiento para mitigación de riesgos (incluye trazabilidad).
•Gobierno de datos incorporado en proyectos cloud y on-prem; rediseño de procesos degradados e incident management.
•Logro: Migración Riesgos: liberación 10 TB y mejora de performance ~40%.
•Logro: Top 5 en evaluación interna de tecnologías.
Microsoft Azure Azure Databricks PySpark Amazon Web Services (AWS) SQL