Perfil
Ingeniero de datos con base científica sólida
Data Engineer con experiencia en pipelines cloud-native, orquestación de flujos de datos y computación distribuida en HPC. Base matemática sólida (media 9, honores en Probabilidad, Álgebra Lineal y ML). Busco un rol con responsabilidad técnica real en un equipo de datos.
Fortalezas
- Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT de extremo a extremo.
- Sistemas RAG en producción: búsqueda semántica y reranking con LLM.
- Infraestructura cloud reproducible con Terraform sobre GCP.
- Machine learning sobre datos de alta dimensión y ejecución en HPC.
Idiomas
- Español — Nativo
- Catalán — Nativo
- Inglés — Fluido (profesional)
Contacto
La forma más rápida de localizarme es por email o LinkedIn.
Cómo trabajo
1. Definir el problema
Traducir necesidades de negocio o investigación en objetivos medibles.
2. Datos fiables
Validar fuentes, limpiar inconsistencias y monitorizar la calidad.
3. Modelar y evaluar
Comparar baselines y modelos avanzados con métricas transparentes.
4. Desplegar e iterar
Llevar a producción con infraestructura reproducible y mejora continua.
Stack técnico
Lenguajes
PythonC++SQL · PostgreSQLRJava
Ingeniería de datos
ETL / ELTAirflowdbtData validationData qualityRAG
Cloud & Infraestructura
GCPBigQueryCloud StorageCloud RunVertex AITerraformDockerLinuxGit
HPC
SLURMDistributed executionHPC cluster
ML & Análisis
scikit-learnXGBoostElastic NetRandom ForestPandasFeature engineeringscRNA-seq
Formación
Grado en Ciencia de Datos — UOC
2023 — 2027
Media 9,0 · Honores en Probabilidad y Álgebra Lineal · Matrícula en Machine Learning y Modelado Bayesiano.
Matemáticas Puras — UNED
En curso
Asignaturas seleccionadas.