CV Online y Experiencia Profesional

Analista de Datos

I+D para BI y marketing digital

LaMagnetica

Junio 2025 - Noviembre 2025 | Barcelona, España

Resumen de Impacto

Optimización integral de la infraestructura de datos y analítica digital, logrando una reducción del 93% en el volumen de procesamiento y una mejora de velocidad de 10x en consultas críticas. Diseño de arquitecturas escalables en Google Cloud Platform y visualizaciones personalizadas avanzadas para dashboards de negocio.

Detalles del Proyecto y Logros Clave

• Optimización de Arquitectura BigQuery: Reducción del volumen de datos procesados mediante refactorización de consultas SQL e implementación de estrategias de particionamiento, logrando hasta un 93% de reducción de carga.
• Ajuste de Rendimiento: Aceleración de tiempos de respuesta de consultas complejas hasta 10x, asegurando estabilidad y carga rápida de dashboards de Looker Studio para el cliente final.
• Ingeniería de Visualización: Desarrollo de componentes visuales personalizados (ej. Lipstick Plot / Bullet Chart) usando D3.js integrado en Power BI, permitiendo representación efectiva de KPIs complejos comparados contra objetivos de negocio.
• Calidad e Integridad de Datos: Detección de brechas de datos críticas impactando la coherencia de sesiones. Ingeniería de una solución para inyectar eventos 'page_view' sintéticos para mantener la continuidad de la sesión, resultando en una recuperación del 8% de eventos perdidos para usuarios que aceptaron cookies.
• Validación Científica: Diseño e implementación de un protocolo de pruebas integral. Establecimiento de los primeros KPIs objetivos de fidelidad de datos para medir el éxito de la reconstrucción de sesiones para usuarios sin cookies.
• Eficiencia Operativa: Reducción drástica de costos operativos (~97%) mediante optimización de consultas y automatización de procesos de actualización diaria.

Tecnologías Aplicadas

Google BigQuery, SQL (Standard & Legacy), Looker Studio, Power BI (DAX), D3.js / JavaScript, Python (Automatización).

Investigador Posdoctoral

Grupo de Matemáticas del Planeta Tierra

Universidad de Reading | Reino Unido

Abril 2023 - Febrero 2024

Resumen de Impacto

Investigación centrada en "Puntos de Inflexión" climáticos utilizando sistemas estocásticos, desarrollando algoritmos para señales de alerta temprana en series temporales ruidosas y evaluando impactos de políticas vía simulaciones numéricas.

Detalles del Proyecto y Logros Clave

• Investigación de Puntos de Inflexión: Investigación sobre puntos de inflexión climáticos usando modelado de sistemas estocásticos.
• Algoritmos de Alerta Temprana: Desarrollo de algoritmos en Python y Matlab para detectar señales de alerta temprana en series temporales ruidosas.
• Evaluación de Impacto de Políticas: Realización de simulaciones numéricas para evaluar el impacto de diversas políticas.
• Colaboración Internacional: Colaboración con investigadores internacionales como parte del proyecto TIPES (UE Horizon 2020).

Tecnologías Aplicadas

Python, Matlab, Simulaciones Numéricas, Modelado Estocástico.

Investigador de Doctorado & Asistente Docente

Grupo de Dinámica No Lineal y Clima

Universidad de Ginebra | Ginebra, Suiza

Mayo 2018 – Febrero 2023

Resumen de Impacto

Modelado multiescala de ondas de gravedad y fluidos, diseño de pipelines de análisis en tiempo real para experimentos, y validación rigurosa de modelos teóricos con datos experimentales. Publicación de 4 artículos revisados por pares y supervisión de un estudiante de máster.

Detalles del Proyecto y Logros Clave

• Modelado Multiescala: Modelado de ondas de gravedad y fluidos en batimetrías complejas.
• Pipeline de Experimentación en Tiempo Real: Diseño de un pipeline en la Universidad de Sydney para analizar mediciones de tanque de agua en tiempo real, agilizando el ciclo simulación-experimento.
• Validación Experimental: Validación de estadísticas de espectros de láser de alta intensidad usando un pipeline de análisis en Python.
• Validación de Modelos: Uso de datos experimentales como valor inicial para simulaciones teóricas, permitiendo una validación más rigurosa.
• Producción Académica: Publicación de 4 artículos en revistas de alto impacto.
• Mentoría: Dirección de un estudiante de Máster.

Tecnologías Aplicadas

Python, Dinámica de Fluidos, Modelado de Ondas, Análisis de Datos, Procesamiento en Tiempo Real.