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J-Lopez-IICG/README.md

Javier Ignacio López Marín 🚀

Data Solutions Architect | Analytics Engineer Specialist

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👨‍💻 Sobre mí

Soy Ingeniero en Información y Control de Gestión especializado en transformar ecosistemas de datos fragmentados en infraestructuras escalables de Big Data y Lakehouse . Mi enfoque combina la eficiencia técnica con el control de gestión para garantizar una Única Fuente de Verdad y optimizar la rentabilidad operativa mediante la automatización de pipelines de alta disponibilidad .

Actualmente lidero RootCode, diseñando arquitecturas modernas de datos y modelos de gobernanza (BI/ML) para empresas que requieren escalar su analítica eficientemente .

🛠️ Stack Tecnológico

Categoría Herramientas & Frameworks
Data Engineering Azure Databricks, Apache Spark (PySpark), Delta Lake, Medallion Architecture
Orquestación & CI/CD Apache Airflow, Kedro, dbt (Core/Cloud), GitHub Actions, Terraform (IaC)
Cloud & Storage Azure, GCP (BigQuery), AWS, Snowflake, MinIO (S3)
Bases de Datos SQL Avanzado (PostgreSQL, T-SQL, MySQL), MongoDB
Gobernanza & Calidad Great Expectations, Unity Catalog, dbt tests, Deequ, Data Catalog
Infraestructura Docker, Docker Compose, Git/GitHub

📈 Impacto Comprobado en Cifras

  • Eficiencia en Azure: Reducción del 25% en el tiempo de procesamiento y entrega de datos médicos masivos mediante Spark SQL y Databricks .
  • Optimización Comercial: Reducción del 30% en la carga operativa mediante el diseño de Data Marts bajo metodología Kimball .
  • Calidad de Datos: Integridad del 99.38% en capas Gold, eliminando ruidos geoespaciales y registros inconsistentes .
  • Rendimiento Marketing: Incremento del 20% en la eficiencia de gestión de audiencias en BigQuery .

🌟 Proyectos Destacados

🛡️ Real-Time Fraud Detection System

  • Core: Ingesta y Storage en Data Lake (MinIO/S3) con validación de esquemas y enriquecimiento vía API REST .
  • Detección: Lógica para identificar anomalías mediante segmentación de flujos y alertas en tiempo real con Apache Kafka .
  • Stack: Python, Kafka, PostgreSQL, Docker, MinIO .

🚕 NYC Taxi Big Data Pipeline

  • Core: Arquitectura Medallion en ADLS Gen2 con procesamiento distribuido en PySpark para +19M de registros .
  • Analytics: Modelado para análisis de rentabilidad por zona orquestado con Kedro, garantizando la disponibilidad de activos analíticos .
  • Stack: PySpark, Azure Databricks, Delta Lake, Kedro, Power BI .

📫 Conectemos

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