Sobre mí
Esa combinación es lo que hace que los sistemas que construyo no solo funcionen, sino que resuelvan algo real.
Empecé en el mundo del control de negocio. Dos años trabajando en una startup con equipos de operaciones, finanzas y marketing, entendiendo qué métricas importan, dónde duele cuando algo no funciona y cómo se toman las decisiones reales en una empresa.
No era un rol técnico. Era un rol de comprensión. Y resultó ser el más valioso que he tenido.
Antes de saber construir un modelo, ya sabía qué pregunta tenía que responder. Eso cambia todo.
Cuando llegué a Grupo Planeta como Data Analyst en el área de Sales, tenía algo que muchos perfiles data no tienen: sabía lo que necesitaba el equipo comercial antes de que me lo explicaran.
Conocía la presión, el ritmo, el tipo de pregunta que te hacen a las 8 de la mañana antes de una reunión importante. Eso cambió la forma en que diseñé las soluciones. No desde la técnica hacia el negocio, sino al revés.
Más tarde asumí el liderazgo del área de datos para todos los departamentos de una unidad de negocio completa. Operaciones, marketing, finanzas, ventas, producto. El dato como eje transversal de todo.
Proyectos de data governance, automatización, forecasting, reducción de churn, análisis en tiempo real. Cada uno con su complejidad, sus stakeholders y su forma de medir el éxito.
Ahí identifiqué el patrón que se repite: los equipos se bloqueaban en la ambigüedad del problema. Sabían que algo no funcionaba, pero no conseguían desgranarlo en partes accionables. Ese es exactamente el momento en el que más puedo aportar.
Desgranar un problema complejo, convertirlo en partes elementales y construir un sistema estable que lo resuelva de principio a fin. Sin ambigüedad. Sin dependencias manuales.
Hay cosas que construyo que la gente no sabe que son posibles hasta que las ve funcionando.
Un sistema que monitoriza el comportamiento de tus clientes en tiempo real, detecta patrones de abandono semanas antes de que ocurran, y activa respuestas automáticas sin que nadie pulse un botón.
Una arquitectura que conecta Azure y GCP para que el dato analítico se convierta en acción operativa sin intervención humana. Un motor de forecasting que no solo predice la demanda del mes que viene sino que envía señales directamente al equipo comercial cuando algo se desvía del plan.
No son demos ni prototipos. Son sistemas en producción, corriendo solos, resolviendo problemas reales todos los días.
MLOps
Modelos en producción real
Pipelines completos de entrenamiento, validación y despliegue automático. El modelo se actualiza solo cuando los datos cambian.
Arquitectura
Multi-cloud end-to-end
Orquestación Azure + GCP que convierte datos analíticos en acciones operativas sin intervención humana.
Automatización
Decisiones sin supervisión
Sistemas que detectan, deciden y ejecutan. Alertas, acciones y respuestas automáticas basadas en reglas de negocio.
Analítica
Real time e histórico
Desde análisis exploratorio hasta motores de decisión en tiempo real. Forecasting, churn, segmentación, speech analysis.
Gobierno
Data governance transversal
Trazabilidad, calidad y estructura del dato como base de cualquier sistema fiable. Sin esto, nada funciona a largo plazo.
Negocio
Del problema al sistema
La parte que más escasea: convertir ambigüedad de negocio en arquitectura técnica accionable. Sin perder ninguna de las dos perspectivas.
Data & Automation Lead
Grupo Planeta
Coordinación del área de datos para toda una unidad de negocio. Proyectos transversales de data governance, automatización, forecasting de ventas, detección de churn y analítica en tiempo real. Perspectiva 360 del dato como palanca de negocio.
Data Analyst · Sales
Grupo Planeta
Diseño e implementación de soluciones analíticas para el equipo comercial. Conexión directa entre la solución técnica y el impacto en ventas, con el dinamismo y la presión que un equipo comercial requiere.
Business Controller · Data
Empresa de servicios
Implementación de soluciones de control de negocio para todas las áreas: operaciones, marketing, finanzas. Dos años entendiendo cómo funciona una empresa por dentro antes de diseñar sistemas para mejorarla.
El rigor analítico del economista con la capacidad técnica del data scientist. No es una combinación habitual.
Máster en Big Data & Business Analytics
Arquitectura de datos, machine learning avanzado, sistemas distribuidos
Grado en Ciencia de Datos
Estadística, modelización predictiva, programación
Grado en Economía
Análisis económico, comprensión de negocio, pensamiento sistémico
Siguiente paso
Sin formularios largos. Sin compromisos. Una conversación de 30 minutos.