Descripción

Profesional de datos especializado en el desarrollo de soluciones analíticas escalables en entornos cloud. Trabajo con tecnologías como PySpark y AWS para procesar grandes volúmenes de datos y transformar información compleja en insights claros y accionables.

Me interesa especialmente conectar la ingeniería de datos con la inteligencia de negocio: diseñando pipelines de datos eficientes, definiendo KPIs relevantes y convirtiéndolos en visualizaciones claras e interactivas mediante herramientas como Amazon QuickSight.

Habitualmente participo en proyectos como:

Desarrollo de pipelines de datos y procesos ETL/ELT con PySpark

Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos en AWS

Definición y cálculo de KPIs de negocio a partir de datos transaccionales

Creación de dashboards e informes interactivos para seguimiento de métricas

Optimización de procesos de análisis de datos y reporting

Análisis de flujos de datos internacionales o financieros

Me motiva trabajar en proyectos donde los datos generen impacto real en el negocio, ayudando a los equipos a comprender mejor su información y a tomar decisiones más rápidas y fundamentadas.

Idiomas

Español
Bilingüe o nativo
Inglés
Competencia profesional completa

Preferencias de lugar de trabajo

Solo teletrabajo

Lleva a cabo sus proyectos principalmente en remoto

ARRK Engineering GmbH (BMW Partner)
Business Intelligence Engineer – ADAS (Advanced
marzo de 2025 - febrero de 2026 (11 meses)
Madrid, Spain
• Bi-weekly automated Excel reporting of error pattern KPIs using Python, including dynamic pivot table generation and interactive visualizations with Plotly and Matplotlib reducing 2 hours per week
• Performed web scraping to collect car data and identify which issues triggered an error or warning message
• Designed and maintained performance dashboards for Short and Medium Radar systems using AWS QuickSight, enabling batch
monitoring of key KPIs such as temperature, number of system resets with specific error codes and timestamps, as well as software/hardware versions and ECU types.
• Built large-scale data pipelines combining AWS Glue (PySpark) and Athena (SQL) to analyze vehicle behavior under varying conditions. Use of PySpark to overcome SQL limitations, resulting in a 35% improvement in insight generation speed.
• Creating Grafana dashboards to monitor vehicle behavior and system performance for Parking team
Amazon EU
BusinessIntelligence EngineerIntern – Amazon Transportation Services
diciembre de 2023 - mayo de 2024 (5 meses)
Luxembourg
• • Maintained ATS KPIs dashboard, did weekly business reviews, using AWS Quicksight for data accuracy, and reported variances.
• • Addressed 20+ support and implementation ticket each week, assisting 10+ teams by enhancing and refining pipelines, as well as assessing data quality problems.
amazon
Business Analyst Intern – Global Transportation Services
junio de 2023 - diciembre de 2023 (6 meses)
Developed and implemented code to analyze large databases across Europe, focusing on identifying and resolving misattribution problems within packages, which led to a reduction of costs of 20% annually.