Acerca del servicio
TraducidoConstruyo plataformas de datos industriales en Databricks y dirijo proyectos desde la primera línea de código hasta la entrega para que sus analistas y científicos de datos puedan confiar en cada tabla. Mi especialidad es lakehouse: diseño pipelines de Spark que extraen datos de bases de datos, APIs, archivos y fuentes de streaming, luego los organizo en tablas Delta — versionadas, seguras transaccionalmente y rápidas de consultar. Trabajo con arquitectura de medallón, moviendo datos a través de capas de bronce, plata y oro, de modo que la limpieza, deduplicación y lógica de negocio vivan en su propia etapa clara y comprobable en lugar de un script enredado que temes tocar.
Normalmente cubro todo el ciclo de vida de la plataforma. Configuro espacios de trabajo, clústeres y computación de trabajos con escalado automático sensato para que no pagues por tiempo inactivo, y orquesto todo a través de Databricks Workflows o tu programador existente — con reintentos, alertas y controles de calidad de datos. En el lado de la gobernanza, incorporo Unity Catalog: un catálogo único para tablas, volúmenes y modelos, control de acceso a nivel de fila y columna, linaje de datos y auditoría, de modo que la seguridad y el cumplimiento estén integrados desde el principio, no añadidos después. Manejo por separado el rendimiento: particionamiento, Z-order, agrupamiento líquido y compactación de archivos mantienen bajo control tanto el costo como la latencia de consulta.
El resultado es una base mantenida, no una demostración única. Escribo código modular y probado en PySpark y SQL, documento el modelo y los horarios de ejecución, entrego pipelines en los que tu equipo puede crecer por su cuenta. Ya sea que estés migrando almacenamiento legado, estableciendo tu primer lakehouse o preparando tablas de características limpias para aprendizaje automático — traigo pragmatismo para entregar soluciones confiables a tiempo.
— Pipelines de Spark y Delta siguiendo el esquema de bronce/plata/oro
— Orquestación de Workflows, CI/CD y controles de calidad de datos
— Gobernanza a través de Unity Catalog: linaje y control de acceso
— Ajuste de rendimiento y optimización de costos para clústeres y consultas
Normalmente cubro todo el ciclo de vida de la plataforma. Configuro espacios de trabajo, clústeres y computación de trabajos con escalado automático sensato para que no pagues por tiempo inactivo, y orquesto todo a través de Databricks Workflows o tu programador existente — con reintentos, alertas y controles de calidad de datos. En el lado de la gobernanza, incorporo Unity Catalog: un catálogo único para tablas, volúmenes y modelos, control de acceso a nivel de fila y columna, linaje de datos y auditoría, de modo que la seguridad y el cumplimiento estén integrados desde el principio, no añadidos después. Manejo por separado el rendimiento: particionamiento, Z-order, agrupamiento líquido y compactación de archivos mantienen bajo control tanto el costo como la latencia de consulta.
El resultado es una base mantenida, no una demostración única. Escribo código modular y probado en PySpark y SQL, documento el modelo y los horarios de ejecución, entrego pipelines en los que tu equipo puede crecer por su cuenta. Ya sea que estés migrando almacenamiento legado, estableciendo tu primer lakehouse o preparando tablas de características limpias para aprendizaje automático — traigo pragmatismo para entregar soluciones confiables a tiempo.
— Pipelines de Spark y Delta siguiendo el esquema de bronce/plata/oro
— Orquestación de Workflows, CI/CD y controles de calidad de datos
— Gobernanza a través de Unity Catalog: linaje y control de acceso
— Ajuste de rendimiento y optimización de costos para clústeres y consultas
