Felipe Bañol

Ingeniero de Datos con experiencia en el diseño, desarrollo y optimización de pipelines ETL y ELT, integración de múltiples fuentes de datos y construcción de modelos analíticos para entornos productivos. Especializado en SQL, Python, Apache Spark, dbt, Snowflake y Microsoft Azure, con enfoque en calidad de datos, automatización, monitoreo con Grafana, orquestación con Airflow y arquitecturas escalables para consumo analítico.

Experiencia en ecosistemas cloud utilizando Azure Data Factory (ADF), Azure Data Lake Storage (ADLS) y Snowflake para procesamiento, almacenamiento y explotación analítica de datos.

Experiencia adicional en integración de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, automatización de procesos con modelos generativos y análisis avanzado de datos para optimización operativa y soporte a la toma de decisiones.

Ingeniero de Datos - Analista de Datos - WindMar Home

(2024-11 - 2026-04)

Empresa dedicada a la venta de dispositivos energéticos sostenibles.

• Diseñé y ejecuté pipelines ETL/ELT utilizando Apache Spark (Databricks), Azure Data Factory (ADF) y dbt para modelado analítico.
• Implementé procesos de integración y almacenamiento sobre Azure Data Lake Storage (ADLS) para consolidación y gobierno de datos.
• Diseñé y optimicé modelos analíticos sobre Snowflake para consumo de negocio y generación de reportes.
• Orquesté flujos de datos con Apache Airflow, asegurando dependencias, monitoreo y ejecución programada.
• Implementé ingestion de datos en tiempo real mediante Apache Kafka.
• Diseñé dashboards operacionales y monitoreo de pipelines utilizando Grafana para seguimiento de métricas y alertamiento.
• Contenernicé procesos y servicios de datos utilizando Docker para despliegues consistentes.
• Integré múltiples fuentes de datos estructurados y semiestructurados para su consumo en plataformas analíticas.
• Optimicé consultas SQL y modelos de datos para mejorar tiempos de carga, eficiencia y confiabilidad.
• Automaticé validaciones de calidad de datos y procesos de actualización.
• Implementé soluciones apoyadas en Inteligencia Artificial Generativa para automatización de procesos internos, análisis de información y optimización operativa.
• Integré APIs y modelos de IA para clasificación, procesamiento y enriquecimiento automatizado de datos.
• Participé en el diseño de flujos de automatización utilizando herramientas de IA para mejorar productividad y toma de decisiones basada en datos.
• Realicé soporte y vigilancia operativa (On-call Stand By) para monitoreo, respuesta a incidentes y continuidad de procesos críticos de datos.

Desarrollador de Software - MinosIT

(2023-06 - 2024-09)

Consultora especializada en soluciones tecnológicas para el sector asegurador.

• Desarrollé pipelines de datos utilizando Apache Spark (Databricks) para procesamiento de grandes volúmenes.
• Implementé transformaciones en PySpark y modelado de datos con dbt.
• Diseñé flujos batch y near real-time apoyados en Apache Kafka.
• Orquesté procesos ETL con Apache Airflow.
• Participé en procesos de integración de datos utilizando Azure Data Factory (ADF) y almacenamiento en Azure Data Lake Storage (ADLS).
• Implementé y optimicé modelos analíticos sobre Snowflake para procesamiento y consulta eficiente de información empresarial.
• Implementé monitoreo y visualización de métricas operacionales mediante Grafana para seguimiento de procesos y detección temprana de fallos.
• Optimicé consultas SQL avanzadas sobre data lakes y data warehouses.

Pregrado - Ingeniería Geográfica y Ambiental - Universidad La Gran Colombia (2015-01 - 2021-03)