28/ 33 materias aprobadas
Materias relevantes:
Diplomatura Python UTN
2021
First Certificate in English
2015, Nivel B2
EF Standard English Test
2020, Nivel C2
Participé en la construcción del Datawarehouse unificado de la compañía en GCP, desarrollando modelos dimensionales y soluciones a medida orientadas a las necesidades del negocio:
Diseñé el modelo de fraude en tienda, integrando múltiples fuentes y reduciendo más de 1 TB de procesamiento diario mediante cargas incrementales.
Implementé un modelo de metadata de BigQuery para monitorear y optimizar el consumo de tablas y consultas. Además, desarrollé un modelo de morosidad con SCD para analizar la evolución del comportamiento de pago de clientes morosos.
Migré un proceso crítico de cobranza B2B desde QlikView + Oracle on-premise a BigQuery, apagando el sistema legado, y construí un modelo de snapshots mensuales para comparar facturación vs. cobros con trazabilidad legal.
Finalmente, reingenié el modelo contable hacia un esquema dimensional en BigQuery y diseñé la capa semántica en Looker, mejorando eficiencia, calidad y experiencia de análisis para los usuarios.
Desarrollo de automatizaciones en Python y R para apoyar decisiones basadas en datos. Implementé un modelo de clasificación de riesgo de proveedores, integrando fuentes internas y externas mediante web scraping y sentiment analysis de noticias adversas. Realicé análisis avanzados del libro mayor con Regex y análisis de redes con igraph para detectar relaciones clave en la organización. Además, dicté una capacitación regional de Python para equipos de Forensics PwC Latam (Colombia, Perú, Bolivia y Argentina).
Auditoría de modelos de Pérdidas Crediticias Esperadas (PD, EAD, LGD) para bancos, revisando modelos en Excel, Access, SAS y SQL para asegurar consistencia metodológica. Desarrollé y reimplementé modelos de riesgo en Python, creando scripts modulares y reutilizables que aceleraron las validaciones, estandarizaron cálculos y mejoraron la trazabilidad del proceso.