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Juan Carlos GomezJC

Juan Carlos Gomez

Supermalter

Arquitecto e Ingeniero de datos / Senior / IA

350 €/día
5 proyectos
Madrid, ES
>15 años

Tiempo medio de respuesta: 1h

Acerca de Juan Carlos

Soy especialista en soluciones de business intelligence por más de 10 años. Ayudo a las empresas a diseñar e implementar soluciones exitosas de BI desde el diseño de la arquitectura, modelado de datos, diseño y desarrollo de procesos ETL y ELT, realizando la ingesta y transformación de datos hasta la generación de dashboards visualizando indicadores que requiere el cliente.

Tengo amplia experiencia desarrollando Data Lakes, Lakehouse y Data Warehouse utilizando Snowflake y Databricks como plataformas de datos definiendo politicas de seguridad, roles y permisos, realizar ingestas de datos ya sea batch, near realtime y realtime como el uso de politicas de enmascaramiento y politicas de acceso a datos por fila optimizando la carga y consulta de informacion.


He participado en proyectos de implementacion de gobierno de datos, definiendo politicas de DataOps, reglas de calidad, metodologia de validacion y control de la calidad del dato, interaccion con los diferentes roles ya sea data owners y data stewards para ayudarlos y acompanarlos a implementar buenas practicas en gobierno de datos.

Automatizacion de procesos y creacion de agentes RAG para IA.

Listado de tecnologías en las que me desempeño actualmente:
- Snosflake
- Databricks
- PostgreSQL / Redis / Sql Server
- Herramientas ETL como SSIS / Data Factory / Talend.
- N8N.
- DBT.
- Python/ Javascript
- Azure / AWS.
- Power BI/Tableau.
  • Español

    Bilingüe o nativo

  • Inglés

    Competencia profesional básica

Solo teletrabajo
Lleva a cabo sus proyectos principalmente en remoto

Experiencia

  • SOFTTEK - Spain
    Logo de MaltEn Malt
    Arquitecto de datos Snowflake
    octubre de 2024 - noviembre de 2024 (1 mes)
    Madrid, España
    Desarrollle una POC o prueba de concepto que permita probar los diferentes tipos de ingesta que tiene Snowflake ya sea batch, near realtime y realtime junto con un analisis de costos, latencia, performance para almacenar grandes volumnes de informacion. Para esto se configuro un ambiente de desarrollo en Snowflake con la creacion y configuracion de warehouses, roles, permisos y objetos de base de datos, se definio un stage donde acceder a datos de S3, se crearon buckets en S3 junto a roles y policies en AWS que permitan ser visibles desde Snowflake y se configuro las notificaciones de S3 para ingestar en near realtime usando Snowpipep de Snowflake. Se crearon politicas de enmascaramiento a nivel columna y politicas de acceso a datos a nivel filas. Para la ingesta en batch se utilizo COPY, para la ingesta en near realtime se utilizo Snowpipe y para la ingesta en Realtime se utilizo un programa Java que ingestaba a razon de 60.000 registros por segundo y rafagas de 2.000 registros por segundo a traves de la API de Snowflake. La informacion se guardo tanto en tablas como tablas dinamicas para evitar procesos ETL que pasen la informacion de capa BRONZE a SILVER y GOLD. Esta ultima capa se creo para poder explotar la informacion ingestada.
    Data Warehouse Big Data ETL Snowflake Business intelligence Data Engineer
  • Singular Bank
    Data Architect / Data Engineer
    BANCA & SEGUROS
    agosto de 2022 - Hoy (3 años y 10 meses)
    Madrid, España
    Arquitecto de datos en Singular Bank

    - Desarrollo e implementacion del Data Lake corporativo del banco utilizando sus diversas capas.
    - Desarrollo e implementacion del Data Warehouse corporativo del banco sobre Snowflake.
    - Analisis y desarrollo de toda la arquitectura del Data Lake y Data Warehouse (seguridad, definicion de roles, permisos, estructura de carpetas de las capas, estructura y analisis de los procesos ELT, ciclo de vida de los datos, tipos de tablas y campos, reglas de calidad de los datos, politicas de backups, definicion y armado de framework de procesamiento de datos, etc).
    - Automatizacion de procesos ETL en tecnología SSIS, Data Factory, Python, SP.
    - Migracion de procesos ETL en tecnologia SSIS 2016 a 2019 de sistema de archivos a catalogo.
    - Tecnologias: SSIS, Snowflake, SQL Server, Talend, Data Factory, Python, Shell scripts, Azure, AWS.
    - Liderando el diseño e implementacion de politicas DataOps contemplando estandares de nomenclatura de tablas en Data Lake y Data Warehouse, definicion reglas de calidad, nomenclatura de procesos, definicion de usuarios nominales y de servicio, permisos, CI/CD, definicion politicas y estandares de pasaje entre ambientes, etc.
    - Apoyando a diseñar e implementar las politicas de Data Governance de la compañia segun metodologia DAMA.
    - Desarrollo de politicas, lineamientos y estrategias que garanticen la homologacion, estandarizacion, escalabilidad y la atencion adecuada a las necesidades del negocio.
    - Definicion de arquitecturas de datos batch, near realtime y realtime para el analisis y explotacion de datos a traves de diversas herramientas como Tableau, Power BI, Metabase.
    Big Data Azure Data Engineer SSIS SQL Server Snowflake Extraer, transformar, cargar (ETL) Data Warehouse
  • Rockstar Data
    Logo de MaltEn Malt
    Snowflake - Ingesta capa silver
    RESTAURACIÓN
    noviembre de 2025 - febrero de 2026 (3 meses)
    Buenos Aires, Argentina
    Desarrollo procesos de ingesta ficheros de S3 en near-realtime hacia
    Snowflake a capa SILVER.
    Desarrollo procesos del modulo control de calidad en capa SILVER y
    configuración de reglas para cada fichero.
    Desarrollo procesos del modulo de trazabilidad (logs).
    Snowflake Procesamiento en tiempo real Arquitectura de software Limpieza y preprocesamiento de datos Procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar)

Reseñas

5,0

de 1 valoraciones

I

Iván

Rockstar Data

Revisado el 10/11/2025

Buen trabajo para levantar al AS IS de la situación actual de DWH encontrando y levantando puntos de dolor y proponiendo una solución para el TO BE que vamos a implementar.

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