Analytics Engineer Power BI (DAX/M) BigQuery Python
Pipelines de datos · Modelado semántico · Automatización (Python, n8n, Make)

De datos dispersos a decisiones confiables.

Diseño data pipelines, modelos semánticos y automatizaciones para escalar tu analítica con calidad y rendimiento.

Abierto a proyectos freelance y colaboraciones a largo plazo.

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Analytics Engineering: del dato a la operación

Actualmente trabajo como Analytics Engineer en Becall. Conecto fuentes operativas, diseño pipelines confiables y construyo modelos semánticos en Power BI para que el negocio tome decisiones con datos frescos y consistentes.

Mi foco está en fiabilidad, rendimiento y escalabilidad: menos trabajo manual, menos incidencias y más tiempo para optimizar el negocio.

Lo que construyo

Data pipelines y data products

ETLs incrementales, vistas analíticas y unificación de fuentes con foco en trazabilidad y operación.

Modelado semántico en Power BI

Optimización de modelos complejos, gobernanza de medidas y performance para reporting ejecutivo y operativo.

Automatización e integraciones

Automatizaciones end-to-end (APIs, CRM, portales) con Python + n8n/Make: reintentos, alertas, scheduling y controles de calidad.

Resultados recientes (Becall, 2025-2026)

CRM: automatización con SSO + OTP
ejecuciones manuales e inestables (~30%).
pipeline resiliente (reintentos, validaciones, alertas) con autenticación empresarial.
~90-95% de fiabilidad y ~1000-2000 registros/día en operación.
Power BI: modelo semántico complejo
reporting lento y difícil de mantener con múltiples fuentes y lógica de negocio.
diseño y evolución del modelo (DAX/M), gobernanza de medidas y performance.
hasta 347 medidas y 89 relaciones sin degradar producción.
BigQuery: data products (leads)
datos fragmentados en cientos de tablas heterogéneas.
capa de vistas + automatización para escalar incorporación de nuevas tablas.
consumo analítico escalable para BI y operación.

Convierte tus datos en tu mejor aliado

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