Diseño e implementación de pipelines de datos para ingesta, transformación y carga desde múltiples fuentes. Desarrollo y mantenimiento de procesos ETL/ELT con PySpark en Databricks, gestión de clusters, modelado de datos, orquestación con Airflow y control de calidad de datos.

Automatización de procesos críticos reduciendo más del 30% del tiempo de procesamiento de datos en entornos productivos. Implementación de arquitecturas escalables y flujos automatizados con Docker, PySpark y Airflow.

Desarrollo y despliegue de pipelines ETL automatizados para Big Data usando Airflow, Python y Docker. Reducción de tareas repetitivas hasta en un 80% mediante automatización y fortalecimiento de procesos de validación y calidad de datos en entornos financieros.

Coordinación técnica en proyectos de gestión de datos a gran escala, logrando entregas en tiempo récord y ahorros del 40% en horas hombre. Automatización y optimización de flujos ETL.