Mi enfoque profesional se centra en resolver problemas complejos de plataformas de información combinando ingeniería de datos robusta, gobernanza, automatización de flujos de trabajo e inteligencia artificial aplicada.
Diseño y desarrollo de pipelines de datos eficientes para la ingesta, transformación y estructuración de activos de información. Especial interés en optimización de consultas, modelamiento relacional y consistencia de datos a gran escala.
Entendimiento del dato como un activo estratégico que requiere orden, linaje y trazabilidad. Implementación de catálogos y sistemas de auditoría automatizada para asegurar el cumplimiento normativo y la confianza en la toma de decisiones.
Despliegue y entrenamiento de soluciones de Inteligencia Artificial que resuelven problemas del mundo real. La experiencia técnica abarca desde visión computacional avanzada hasta el desarrollo e integración de flujos asistidos por modelos de lenguaje.
Conectividad entre sistemas independientes para eliminar silos de información. Construcción de flujos autónomos y APIs que facilitan la interoperabilidad de datos y procesos repetitivos.
Python, PostgreSQL, InfluxDB, Pandas, SQL avanzado.
Power BI API, Metadatos / Catálogos, Linaje de Datos.
Docker, AWS, PyTorch, OpenCV, OCR Engines, DICOM, LLMs.
Linux, Docker, APIs REST, GitHub Actions CI/CD.
Una mala arquitectura de datos no se soluciona con una herramienta más cara. Priorizo el entendimiento del problema de información y el diseño del flujo antes de elegir la tecnología de implementación.
Busco construir automatizaciones estables, documentadas y mantenibles que puedan integrarse orgánicamente en la infraestructura existente, asegurando que sigan operando sin intervención constante.