Experiencia (casos anonimizados)

Desde enero de 2025 trabajo como Analytics Engineer en Becall. Aquí muestro casos, arquitectura y decisiones técnicas sin exponer datos sensibles.

Diseño + optimización del modelo semántico (Power BI)

Diseño y evolución de un modelo semántico complejo (múltiples fuentes, lógica de negocio y automatizaciones) para escalar reporting sin degradar producción.

Dolor: reportes lentos y KPIs inconsistentes entre áreas; cada cambio implicaba riesgo en producción.
Solución: modelado (DAX/M), gobernanza de medidas, refactors y optimización de patrones.
Impacto: hasta 347 medidas y 89 relaciones con mejor rendimiento y mantenibilidad.
Power BI DAX Power Query (M)

Diseño + data products en BigQuery (leads)

Diseño de capa de vistas para unificar cientos de tablas heterogéneas y habilitar consumo escalable por BI y operación.

Dolor: discrepancias de leads por fuente/campaña, duplicados y alto coste de mantenimiento por esquemas variables.
Solución: vistas intermedias + vista final y automatización para incorporar nuevas tablas.
Impacto: consumo escalable y consistente sin hardcodeo por tabla.
BigQuery SQL Python

Diseño + operación de ETLs incrementales (Google Ads + Meta Ads)

ETLs robustos hacia modelo analítico con incrementalidad, upserts e idempotencia para reporting y optimización de inversión.

Dolor: datos de inversión con gaps/latencia y definiciones distintas por canal, dificultando atribución y optimización.
Solución: incrementalidad + upserts, idempotencia, retry/backoff, logging y alertas.
Impacto: operación estable y comparativas multi-canal confiables.
Python APIs MySQL

Diseño + automatización CRM con SSO + OTP

Pipeline end-to-end: autenticación, extracción, validación, limpieza y upsert. Enfoque en resiliencia operativa.

Dolor: ejecución manual y fallos recurrentes (dependencia operativa, retrabajo y datos desactualizados).
Solución: automatización con Python + n8n/Make por etapas (validaciones, reintentos y alertas).
Impacto: fiabilidad ~30% a ~90-95% y ~1000-2000 registros/día.
Playwright Selenium Python n8n/Make MySQL

Diseño + integraciones operativas (Contact Center) + DNC

Integración entre warehouse y plataformas operativas para sincronizar listas, automatizar reportes y estandarizar gestión DNC (compliance).

Dolor: listas desalineadas entre sistemas y riesgo de incumplimiento (DNC) con impacto operativo y reputacional.
Solución: jobs programados, utilidades CLI y trazabilidad end-to-end.
Impacto: menos trabajo manual, mejor control de calidad y compliance.
  • Jobs batch programados con deduplicación y dry-run.
  • Utilidades CLI reutilizables para operaciones DNC.
  • Menos trabajo manual para equipos operativos/comerciales.
  • Mejor control de calidad y trazabilidad.
BigQuery Python APIs

¿Buscas alguien que construya el sistema completo?

Proyectos freelance y colaboraciones a largo plazo. Te ayudo a pasar de procesos manuales a analítica confiable en producción.

Hablemos