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Raquel VentasRV

Raquel Ventas

Desarrollador Java Backend

€250/day
Madrid, ES
15+ years

Average response time: 1 hour

About Raquel

Desarrolladora con 20 años de experiencia. Apasionada de la tecnología, disfruto superando retos y aprendiendo.
Además tengo formación en Big Data y Machine Learning. Si necesitas a un profesional con experiencia en el desarrollo backend, puedo ayudarte con tu proyecto.
  • Spanish

    Native or bilingual

Remote only
Primarily works remotely

Experience

  • Dersu
    Desarrolladora backend
    SPORTS
    September 2021 - November 2022 (1 year and 3 months)
    Madrid, Spain
    - Definición de APIs Rest en Nodejs con framework Nestjs, base de datos postgresql con extensión postgis para datos geoespaciales.
    - Desarrollo de un CMS para la creación de contenido: rutas, artículos, boletines de predicción de aludes. Para esta parte descartamos usar un CMS ya predefinido porque necesitábamos cosas muy específicas y queríamos que compartiera base de datos con la aplicación. Finalmente tenemos las APIs en el mismo proyecto de backend (con distinta securización) que sirve los datos a una aplicación en React.
    Nestjs Node PostgreSQL PostGIS React Git Google Cloud Platform
  • Ibermutua
    Arquitecto Backend
    MEDICAL
    August 2006 - Today (19 years and 10 months)
    Madrid, Spain
    El lenguaje de programación con el que trabajo es Java. Actualmente estamos usando arquitectura de microservicios con Spring Boot, sobre Openshift. Además del desarrollo, coordino y superviso el trabajo de compañeros más Junior.
    Entre mayo de 2019 y Junio de 2020 llevé a cabo un proyecto de NLP para clasificación de texto. Desarrollé el pipeline completo: extracción, limpieza y entrenamiento del modelo. Después integré el modelo con la aplicación vía API Rest con Flask.
    Java Spring boot OpenShift PostgreSQL Oracle Jenkins Gitlab

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Education

  • Bootcamp Big Data y Machine Learning
    Keep Coding
    2018
     Data Essentials: Caracterización, Fuentes y Gestión.  Búsqueda, Exploración y Visualización: Tableau.  Big Data Architecture: Recolección, Limpieza, Almacenamiento, BBDD y Cloud Computing (Google Cloud, Azure)  Estadística y Diseño Experimental usando R  Álgebra lineal usando Python  Procesamiento de datos con Python y Scala  Hadoop, Hive, Hortonworks, Spark, Kafka  Machine Learning  Deep Learning: Tensorflow, Keras  Procesamiento del lenguaje natural  Minería de Datos: SAS Miner  Gestión de Proyectos Ágiles (Scrum): Gestión de proyectos Big Data
  • Ingeniería Superior Informática
    Universidad Complutense de Madrid
    2002

Skill set (19)

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