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Proyecto personal

Ingeniería & Liderazgo — IDIEM

• Liderazgo técnico UID

  Estrategia Gobernanza Equipos

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  Diseño de la estructura organizacional y operativa de la Unidad de Inteligencia de Datos en IDIEM. 14+ aplicaciones en producción. Arquitectura de capa analítica (PostgreSQL) vs operativa (MongoDB). Liderazgo de equipo de 2 data scientists desde sep. 2025. Curso interno de Gestión de Datos para cambio cultural.

• Capa Analítica — Data Warehouse

  Python PostgreSQL MongoDB Docker en producción

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  Migración crítica de la capa operativa (MongoDB) a un Data Warehouse curado (PostgreSQL). Esquema dimensional (dim/fact), validación con Pydantic, orquestación con APScheduler, despliegue en Docker.

• ETL MongoDB → PostgreSQL

  Python MongoDB PostgreSQL APScheduler SQLAlchemy en producción

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  Sistema ETL que sincroniza MongoDB (operativo) hacia PostgreSQL (analítico) con carga inicial histórica + incremental cada 15 minutos. Esquema dimensional, validación Pydantic, APScheduler. Base para dashboards de 3+ departamentos.

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• Dashboard KPIs Geotécnicos

  Streamlit FastAPI MongoDB Selenium en producción

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  21 páginas de KPIs operacionales (recepción, programación, backlog, tiempos por etapa, personal). Actualización diaria automatizada vía cron. Ingesta desde sistema legacy con Selenium. Reemplazo completo del reporting manual semanal.

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• Plataforma Revisión Técnica Hormigones

  Flask Redis Pandas en producción

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  Plataforma web con asignación automática de productos a revisores, control de concurrencia vía Redis, extractores regex entrenables para pre-llenar atributos, validación de reglas de negocio y sistema de backup automático.

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Entel Digital

• Backend Computer Vision (Entel Digital)

  Django GraphQL PostGIS MQTT Docker

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  Backend Django + GraphQL para plataforma de Computer Vision. PostgreSQL con PostGIS para capa geoespacial. MQTT para flujo de eventos del sistema. Construido sobre Cookiecutter Django con workers Celery para procesamiento asíncrono.

• Migración de telemetría AWS → GCP (Entel Digital)

  AWS S3 GCP Python

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  Migración de ~50GB de datos de telemetría desde AWS S3 hacia GCP sin interrumpir la operación productiva. Planificación incremental, validación y verificación post-migración. Separación estricta DEV/PROD en múltiples ambientes ThingBoard.

Proyectos anteriores

• ETL paralelizado GCP — Winesfere

  Python Dask GCP BigQuery ETL

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  Pipeline ETL desde 7+ fuentes internacionales (Eurostat, World Bank, OECD, WTO, Comtrade) con procesamiento paralelo usando Dask sobre GCP (VMs, Storage, BigQuery). Análisis y reportería de comercio exterior para la industria internacional del vino.