Como Senior Data Engineer, lidero y acompaño equipos en sus tareas diarias y en su formación, ofreciendo mentoría y orientación en proyectos clave. Hago propuestas estratégicas en casos de uso, enfocándome en la refactorización de código utilizando Scala, PySpark y Python para llevar procesos a producción de manera eficiente. Manejo grandes volúmenes de datos y automatizo procesos mediante el uso de engines, mejorando la eficiencia y escalabilidad de los sistemas. Actualmente, incursiono en tecnologías de vanguardia como AWS, explorando su aplicación en el desarrollo de datos para modelos de lenguaje de última generación (LLM).

Como Data Developer, participé en el desarrollo y refactorización pipelines de grandes volumenes de datos, asegurando la integración y transformación de grandes volúmenes de información financiera. Colaboré en la creación de sistemas de almacenamiento eficientes y escalables, y optimicé procesos ETL para mejorar la calidad y accesibilidad de los datos en la organización.Utilicé herramientas como Scala, Spark, Python, para optimizar la ingesta y procesamiento de datos. 
Diseñé herramientas de monitoreo que mejoraron la eficiencia en la gestión de datos y redujeron tiempos de respuesta ante incidentes, colaborando estrechamente con equipos multidisciplinarios para alinear soluciones de datos con los objetivos de negocio.Participe en proyectos multidisciplinarios de diversas áreas del banco, haciendo uso de la metodología SCRUM.

Durante mi investigación en el Centro de Ciencias Genómicas de la UNAM, me especialicé en el estudio de la virulencia en Salmonella a través de la biología Sintética y de Sistemas. Utilizando enfoques matemáticos y computacionales, diseñé un sistema de ecuaciones para modelar el comportamiento de esta bacteria, realicé un análisis de bifurcación en el sistema dinámico y diseñé un algoritmo genético para optimizar resultados en la búsqueda de nuevas soluciones terapéuticas. Este trabajo interdisciplinario involucró la colaboración con biólogos , computologos, matemáticos.
Me permitió acudir a diversos congresos como ponente para exponer el trabajo.Herramientas de trabajo: Julia language, python, R , matlab

Como docente en la Facultad de Ciencias de la UNAM, impartí cursos avanzados en bases de datos, cubriendo desde los fundamentos del diseño de bases de datos hasta la optimización de consultas SQL. Desarrollé materiales educativos prácticos que permitieron a los estudiantes aplicar sus conocimientos en proyectos reales, preparando a la próxima generación de científicos de datos y desarrolladores en el campo de la gestión de bases de datos.

En mi rol como Científica de Datos en una consultora enfocada en decisiones impulsadas por datos, contribuí a la digitalización de procesos de negocio mediante la implementación de soluciones estadísticas y computacionales. Mi trabajo incluyó el levantamiento de requerimientos con clientes, el diseño e implementación de metodologías ETL, y la creación de automatizaciones utilizando API de Metabase. Además, se desarrollaron soluciones utilizando técnicas como regresiones lineales, PCA, Lasso, y árboles de decisión, lo que resultó en mejoras significativas en la eficiencia operativa y en la toma de decisiones estratégicas de los clientes.

En mi trabajo en el Instituto de Investigaciones Económicas de la UNAM, desarrollé e implementé modelos y simulaciones computacionales para el análisis de fenómenos económicos, sociales y biológicos. Utilicé herramientas como Python, R, SQL, NetLogo para realizar análisis de datos, diseñar bases de datos específicas para almacenar y procesar grandes volúmenes de información, y crear visualizaciones a través de Dashboards y simulaciones para analizar predicciones. Este trabajo me permitió colaborar estrechamente con académicos de diversas disciplinas, contribuyendo a proyectos de investigación de gran impacto.Mi enfoque se centró en la aplicación de sistemas complejos para analizar comportamientos emergentes. Además, diseñé una base de datos para el análisis de información financiera.

Durante el proyecto de investigación en procesamiento de lenguaje natural, me enfoqué en el análisis de datos de voz. Utilicé espectrogramas generados en Python y diversas librerías especializadas como NumPy, Keras, Pandas, Matplotlib, Librosa, Scipy y TensorFlow para preparar y procesar los datos para redes neuronales convolucionales. Mi tarea principal fue cuantificar la pertenencia de grabaciones de voz a personas específicas. Este proyecto me permitió adquirir habilidades técnicas en la manipulación de sistemas operativos Linux, conexiones SSH, y el despliegue de máquinas virtuales para el procesamiento de datos.