Eduar Aponte

Principales actividades y resultados: Extracción y tratamiento de datos de Thomson Reuters Legal One mediante APIs REST y JSON. Creación de procesos de ingestión, transformación y modelado de datos para bases analíticas, indicadores y dashboards en Power BI. Análisis de calidad de datos, inconsistencias, limitaciones de registros y oportunidades de mejora en las fuentes. Apoyo en la definición de arquitectura en Azure, considerando Data Factory, Data Lake, Databricks, Synapse Analytics y Key Vault. Desarrollo de automatizaciones con Power Automate, Power Apps y SharePoint, optimizando flujos internos y procesos operativos. Actuación en gobernanza documental, permisos, metadatos y estructuración de entornos SharePoint. Colaboración con áreas jurídicas, administrativas y de tecnología para mapear demandas y proponer soluciones basadas en datos.

Tecnologías utilizadas: Python, Pandas, SQL, APIs REST, JSON, Power BI, Power Query, Power Automate, Power Apps, SharePoint, Azure, Databricks, Data Factory, Synapse Analytics, VS Code, Jupyter Notebook.

Actuación en proyectos de Ingeniería de Datos en el sector Compliance, con enfoque en el desarrollo, mantenimiento y optimización de pipelines de datos escalables, seguros y confiables.

Principales actividades y resultados: Desarrollo, mantenimiento y monitoreo de pipelines ETL/ELT para áreas analíticas y de negocio. Procesamiento de grandes volúmenes de datos con Python, PySpark, SQL, Hive, Teradata, SAS y Databricks. Creación de rutinas de transformación, validación y enriquecimiento de datos, garantizando calidad, consistencia e integridad. Optimización de códigos, consultas y procesos para mejorar el rendimiento y reducir tiempos de procesamiento. Integración de fuentes estructuradas y no estructuradas para análisis, modelado y toma de decisiones. Aplicación de buenas prácticas de seguridad, gobernanza y protección de datos sensibles en el sector financiero. Colaboración con equipos de Ciencia de Datos, BI, Ingeniería y negocio en soluciones analíticas escalables.

Tecnologías utilizadas: SQL, Python, PySpark, Teradata, Hive, SAS, Databricks, Azure DevOps, Shell Script, Bitbucket, Jira, Confluence.