Luis Cedillo

Ingeniero de Software con más de 4 años de experiencia especializándose en la convergencia de Backend Development, Big Data y Cloud Solutions. Con expertis en el diseño de arquitecturas escalables y gobernadas por configuración que han logrado una reducción del 70% en costos operativos. Con experiencia como líder técnico trabajando de manera cercana con áreas de QA, DevOps y gestión de release capacidad para guiar equipos multidisciplinarios, enfocado en la calidad del código (SOLID/Clean Code) y en la adopción estratégica de tecnologías de nube (AWS/GCP/Azure).

Desarrollador | Líder técnico at IDS Comercial (2025-08 – Present)

Proyectos Sector Bancario - CITI

• Apoyé en el diseño e implementación una Arquitectura de Datos Dinámica, reduciendo el esfuerzo de mantenimiento en un 70% mediante la centralización de metadatos.
• Lideré el desarrollo de librerías para el envío automatizado de correos integradas dinámicamente a través de configuraciones en base de datos.
• Implementé la transformación y unión de múltiples fuentes de datos hacia el Data Lake, asegurando la consistencia y detección de duplicados.
• Establecí estándares de Gobierno de Datos y seguridad, realizando revisiones de versiones para garantizar liberaciones estables al 100%.
• Participé en el análisis y desarrollo del sistema de arquitectura de datos temporal, orientada a eventos y gobernada por configuración, con reprocesamiento determinístico

Desarrollador at Inbursa (2022-06 – 2022-10)

• Refactoricé servicios monolíticos críticos hacia una arquitectura de microservicios con Spring Boot, incrementando la disponibilidad del sistema.
• Desarrollé sistemas transaccionales para intercambio de divisas basados en eventos utilizando Apache Kafka para procesamiento en tiempo real con baja latencia.
• Optimicé esquemas de bases de datos SQL, eliminando cuellos de botella en procesos de cierre mensual de alta demanda.
• Lideré revisiones de código cruzadas, elevando la cobertura de pruebas unitarias mediante JUnit y Mockito.

Analista de Datos y Prevención de Riesgos at Santander (2021-08 – 2022-06)

• Automaticé la generación de reportes estratégicos mediante scripts de Python, eliminando 15 horas mensuales de procesamiento manual de datos.
• Desarrollé algoritmos de detección de anomalías financieras integrando diversas fuentes del Data Lake, mejorando la precisión de los modelos de riesgo.
• Implementé una estrategia de gobernabilidad y monitoreo (ELK Stack), reduciendo el tiempo medio de resolución de incidentes (MTTR) en un 30%.
• Creé tableros dinámicos en Tableau y Power BI para la visualización de patrones operativos y reportes críticos.

Licenciatura in Ciencias Computacionales – Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (2017 – 2021)