DATA ENGINEER

Bienvenido a mi portfolio. Soy Jaime y este website es un intento de mostrar mi pasión por el campo de estudio en el que he trabajado durante más de 2 años.

Todo lo que ves aquí lo he creado a mano, utilizando algunas de las tecnologías en las que más experiencia tengo, y otras que he empezado a usar recientemente pero que me están gustando bastante.

Aquí encontrarás las secciones clásicas de un CV como Experiencia Profesional o Certificaciones, pero también habrá algunas secciones sobre cómo se construyó esta página web.

Si crees que podría encajar bien en tu empresa, no dudes en contactarme en LinkedIn. También puedes consultar el repositorio con el código fuente de este sitio aquí: APP, manifiestos de Kubernetes.

He trabajado como Ingeniero de Datos en diferentes sectores, desde energía hasta inteligencia artificial. En Multiverse Computing, diseñé e implementé un stack de observabilidad completo para la plataforma de inferencia CompactifAI, creando un marco en capas que proporcionaba información de alto nivel para directivos y telemetría detallada para ingenieros. Este trabajo redujo el trazado de peticiones de minutos a segundos y aportó visibilidad completa a los despliegues de LLMs en producción. En Sopra Steria, construí pipelines de datos energéticos a gran escala procesando cientos de TB semanales con Pandas, Polars y Dask. En Edubit, integré capacidades de tutoría IA en producción, reduciendo la carga de trabajo de los profesores mediante ingeniería de prompts y desarrollo de APIs. He trabajado en todo el stack incluyendo Kubernetes, Terraform, Grafana, SQL y flujos de trabajo ETL en Python.

EXPERIENCE                                                                      
│Data Engineer (Fixed-Term) @ Multiverse Computing          Mar 2026 - Jul 2026│
│  Observabilidad: Grafana, Prometheus, Openmeter                              │
│  DevOps: Terraform, ArgoCD, Kubernetes, GitLab                               │
│  Backend: FastAPI, Python                                                    │
│  ML: vLLM                                                                    │
│  Base de datos: PostgreSQL                                                   │
│  Cloud: AWS                                                                  │
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│Data Engineer @ Sopra Steria                               Sep 2024 - Feb 2026│
│  Lenguaje: Python, .NET                                                      │
│  Orquestación: Control-M, PowerShell                                         │
│  Procesamiento de Datos: Pandas, Polars, Dask                                │
│  DevOps: Kubernetes, Ansible, GitLab, JFrog                                  │
│  Base de datos: PostgreSQL, MySQL, Hive                                      │
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│Data Engineer Intern @ Estudio F. Jerez                    May 2024 - Jun 2024│
│  Backend: FastAPI, Python                                                    │
│  Base de datos: MySQL                                                        │
│  Validación: Validación de datos, Lógica de negocio                          │
│  Frontend: HTML, Formularios                                                 │
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│AI Engineer Intern @ Edubit                                Jul 2024 - Aug 2024│
│  ML/AI: OpenAI, Hugging Face                                                 │
│  Backend: Python, APIs REST                                                  │
│  Ingeniería de Prompts: Diseño de prompts, Ajuste                            │
│  CI/CD: GitHub Actions                                                       │
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│Data Engineer - Proyectos Personales                                  En curso│
│  Big Data: Spark, Databricks, Delta Lake                                     │
│  Base de datos: MongoDB                                                      │
│  ETL: PySpark, Delta Live Tables                                             │
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Esta aplicacion esta desplegada dentro de una de las tecnologías que más me gustan, Kubernetes. Ya llevo un par de años trabajados con ella y, aunque tal vez sea un poco de overkill, he decidido crear esta página web dentro de un cluster que vive en un servidor que he alquilado. Aquí puedes ver los recursos que está consumiendo y el tiempo de vida del pod que te está sirviendo (que seguramente será el tiempo desde el ultimo push al repositorio de Github).

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Esta página web guarda las interacciones de los usuarios (clics y tiempo de permanencia por sección) en MongoDB. Tengo experiencia profesional con MongoDB, habiéndolo usado para almacenamiento de datos, pipelines de agregación y analítica en tiempo real. Aquí puedes ver en vivo las analíticas almacenadas en la base de datos que alimenta este sitio, datos reales de visitantes reales, agregados al vuelo.

LANG │ loading...

SECT │ loading...

CPU │ loading...

Las métricas de recursos mostradas arriba también se guardan en MongoDB cada 30 segundos. Aquí puedes ver el histórico de uso de CPU y memoria de las últimas 24 horas, agregado por hora. La historia de la infraestructura de este sitio, almacenada en la misma base de datos que tu visita.

MEM │ loading...