Raquel Ventas, Desarrollador Java Backend

Localización: Madrid, España

Trabajo a distancia: Lleva a cabo sus proyectos principalmente en remoto

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Desarrollador Backend

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

Baptiste Duhen

Fullstack developer

Amed Hamou

Senior Lead Developer

Audrey Champion

Web developer

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Desarrolladora con 20 años de experiencia. Apasionada de la tecnología, disfruto superando retos y aprendiendo.

Además tengo formación en Big Data y Machine Learning. Si necesitas a un profesional con experiencia en el desarrollo backend, puedo ayudarte con tu proyecto.

Dersu

Desarrolladora backend

DEPORTE

septiembre de 2021 - noviembre de 2022 (1 año y 3 meses)

Madrid, España

- Definición de APIs Rest en Nodejs con framework Nestjs, base de datos postgresql con extensión postgis para datos geoespaciales.

- Desarrollo de un CMS para la creación de contenido: rutas, artículos, boletines de predicción de aludes. Para esta parte descartamos usar un CMS ya predefinido porque necesitábamos cosas muy específicas y queríamos que compartiera base de datos con la aplicación. Finalmente tenemos las APIs en el mismo proyecto de backend (con distinta securización) que sirve los datos a una aplicación en React.

Nestjs Node PostgreSQL PostGIS React Git Google Cloud Platform

Ibermutua

Arquitecto Backend

SECTOR MÉDICO

agosto de 2006 - Hoy (18 años y 8 meses)

Madrid, España

El lenguaje de programación con el que trabajo es Java. Actualmente estamos usando arquitectura de microservicios con Spring Boot, sobre Openshift. Además del desarrollo, coordino y superviso el trabajo de compañeros más Junior.

Entre mayo de 2019 y Junio de 2020 llevé a cabo un proyecto de NLP para clasificación de texto. Desarrollé el pipeline completo: extracción, limpieza y entrenamiento del modelo. Después integré el modelo con la aplicación vía API Rest con Flask.

Java Spring boot OpenShift PostgreSQL Oracle Jenkins Gitlab

Bootcamp Big Data y Machine Learning

Keep Coding

2018

 Data Essentials: Caracterización, Fuentes y Gestión.  Búsqueda, Exploración y Visualización: Tableau.  Big Data Architecture: Recolección, Limpieza, Almacenamiento, BBDD y Cloud Computing (Google Cloud, Azure)  Estadística y Diseño Experimental usando R  Álgebra lineal usando Python  Procesamiento de datos con Python y Scala  Hadoop, Hive, Hortonworks, Spark, Kafka  Machine Learning  Deep Learning: Tensorflow, Keras  Procesamiento del lenguaje natural  Minería de Datos: SAS Miner  Gestión de Proyectos Ágiles (Scrum): Gestión de proyectos Big Data

Ingeniería Superior Informática

Universidad Complutense de Madrid

2002