Descripción

Hello! I am a passionate Data Engineer with extensive experience in designing, implementing, and optimizing robust and scalable data infrastructures. My goal is to turn raw data into valuable insights that drive informed decision-making in the business world.

My focus lies in building and maintaining efficient data pipelines that ensure the collection, storage, processing, and delivery of accurate and timely information. With strong programming skills and in-depth knowledge of technologies like Apache Hadoop, Spark, SQL, Python, Scala and visualization tools, I can transform complex data into clear and meaningful analyses.

I have worked on various data projects, ranging from data extraction and transformation to the creation of data warehouses and Business Intelligence solutions. My expertise in data cleaning and validation ensures that the obtained results are reliable and precise.

Furthermore, I have experience in implementing both cloud and on-premise architectures, working with platforms such as AWS, Google Cloud, and Azure. This enables me to create highly secure and scalable environments to manage large volumes of data.

I am a collaborative and proactive professional who enjoys working in cross-functional teams to achieve outstanding results. I am always on the lookout for new challenges and opportunities to improve and grow in the field of data engineering.

If you need someone who can turn your data into business value, do not hesitate to contact me. I will be delighted to contribute my experience and expertise to your project.

Idiomas

Inglés
Competencia profesional completa
Español
Bilingüe o nativo

Preferencias de lugar de trabajo

Solo teletrabajo

Lleva a cabo sus proyectos principalmente en remoto

Accenture
Software Engineer / Data Engineer
CONSEJO & AUDITORÍA
junio de 2016 - junio de 2017 (1 año y 1 mes)
Madrid, España
En mi experiencia en la empresa, me encargué del diseño e implementación de una plataforma centralizada de logs para un importante banco. El objetivo principal era capturar, procesar y analizar grandes volúmenes de logs generados por diversas aplicaciones y sistemas bancarios, permitiendo una mejor visibilidad y monitoreo en tiempo real.

Utilicé Java y Scala para desarrollar componentes clave del sistema, asegurando que la recolección y procesamiento de datos fuera eficiente y escalable. Implementé Apache Kafka como sistema de mensajería, que facilitó la ingesta de logs en tiempo real desde múltiples fuentes. Esto garantizó que los datos fueran transmitidos de manera segura y rápida hacia los sistemas de procesamiento.

En cuanto al almacenamiento y análisis de logs, configuré Elasticsearch como motor de búsqueda, el cual permitió indexar grandes volúmenes de datos y realizar consultas rápidas y eficientes. Además, trabajé en la creación de pipelines con Logstash para transformar y enviar los datos hacia Elasticsearch, garantizando que los logs estuvieran estructurados de manera adecuada para su posterior análisis.

Para la visualización y monitoreo, implementé dashboards interactivos en Kibana, los cuales permitían al equipo de operaciones bancarias obtener insights en tiempo real sobre el rendimiento de las aplicaciones, detectar incidentes de seguridad y realizar auditorías de sistemas. Esto ayudó a mejorar la toma de decisiones y reducir tiempos de respuesta ante eventos críticos.

Java Jenkins Maven Scala Apache Spark Apache Kafka hdfs Elasticsearch Kibana Logstash
Fujistu España
Data engineer / Software Engineer
CONSEJO & AUDITORÍA
junio de 2018 - febrero de 2021 (2 años y 8 meses)
Madrid, España
Architect / Data Engineer / Software Engineer

En mi experiencia laboral, he trabajado en proyectos que involucraban tecnologías de Big Data y procesamiento de datos en tiempo real. Utilicé Cloudera como plataforma principal para la gestión y análisis de grandes volúmenes de información, aprovechando HBase para el almacenamiento distribuido y escalable de datos. En varios proyectos, integré Apache Kafka para la ingesta de datos en tiempo real y aseguré un flujo continuo hacia otras plataformas como Elasticsearch, donde almacené y busqué grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados.

Para la visualización de estos datos, trabajé extensivamente con Kibana, creando dashboards. Además, utilicé Logstash y Filebeat como herramientas clave en la recolección, transformación y envío de logs a Elasticsearch, permitiendo una arquitectura de análisis de logs eficiente.

En cuanto a bases de datos, manejé PostgreSQL para el almacenamiento relacional y MongoDB para datos no estructurados, utilizando graphdb en casos específicos que requerían modelado de datos basado en grafos. En el desarrollo de aplicaciones, empleé Scala, Java y Python, optimizando los procesos de ETL sobre HDFS, y mejorando el rendimiento general de los sistemas.

Mi experiencia abarca desde la integración de estos sistemas hasta el análisis profundo de los datos, asegurando siempre la escalabilidad y rendimiento en entornos de grandes volúmenes de información.

Cloudera HBase Apache Kafka Elasticsearch Kibana PostgreSQL graphdb Scala Java Python hdfs MongoDB Kibana Elasticsearch Logstash Filebeat
IT Trainer
Trainer
EDUCACIÓN & E-LEARNING
febrero de 2021 - Hoy (5 años y 4 meses)
IT Trainer of Big Data and Devops technologies
DevOps Hadoop Spark Scala Java Python Python