¡Hola! Soy Matías, un apasionado de la tecnología y la docencia. Después de completar mis estudios en Ingeniería Civil Industrial y obtener un Magíster en Ciencias de la Ingeniería, descubrí mi profundo interés por los datos y la analítica.
Esto me llevó a convertirme en un Data Engineer, donde he tenido la oportunidad de trabajar en emocionantes proyectos en diversas industrias, incluyendo inmobiliaria, retail, energética y fintech.
Aparte de mi trabajo profesional, también he invertido tiempo en proyectos personales. Te invito a echarle un vistazo a Databam ;)
Además, me encanta enseñar. Actualmente soy profesor en la Universidad de Los Andes, donde participo en los cursos de Big Data y Business Analytics, tanto para pregrado como postgrado.
Español (Nativo)
Inglés (bilingüe)
Python, SQL, Ruby
Terraform, C#, R
PostgreSQL, MySQL, DynamoDB, MongoDB
BigQuery, RedShift
AWS, GCP, Metabase & LookerStudio
Airflow, Airbyte, Spark, Athena, Glue, Docker, Linux
Trabajé en el área de Marketplace de Cencosud, donde tuve la responsabilidad de diseñar e implementar nuevos procesos ETL y dashboards empleando tecnologías como Kubernetes, Terraform, Airflow, Redshift y Metabase.
Administración de recursos en la nube (AWS & GCP) empleando IaC (Terraform) para un manejo controlado de la infraestructura. Elaboración de procedimiento de ETL para la recolección de precios de acciones.
Trabajé en el Centro de Estudios Inmobiliarios, donde desarrollé ETLs en la nube de AWS procesos de web-scraping del sector inmobiliario y la elaboración de consultas SQL complejas para responder a preguntas de la industria.
Magíster en Ciencias de la Ingeniería.
Ingeniería Civil Industrial
Déjame contarte sobre un proyecto especial para mí
Lo más importante en mi investigación eran los precios reales de las casas ¡Y créeme, encontrar esos datos no era pan comido! Lo que ves en los sitios web como portal inmobiliario o TOC-TOC no necesariamente son el precio verdadero (porque la gente puede publicar cualquier precio, no necesariamente será el valor de mercado).
Lo que realmente importa es el precio por el que finalmente se vendió la propiedad, y esa información la tienen los Conservadores de Bienes Raíces.
Así que diseñé una herramienta que se las arregla para recolectar inscripciones del Conservador de Bienes Raíces, aplicar un OCR y extraer (con una I.A de Named Entity Recognition) el precio de la propiedad, su rol, dirección y otros campos interesante. Así logré quedarme con una base de datos útil para estudiar el mercado inmobiliario.
Ahora que ya terminé mis estudios, di vida a Databam, una plataforma web que te permite curiosear en la información del mercado inmobiliario.
AWS • Athena • Glue • EMR• EC2 • S3 • Terraform • Airbyte • RoR
Tesseract OCR • TensorFlow • Metabase • Docker • MongoDB • MySQL
Veritatis et quasi architecto beatae vitae dicta sunt, explicabo.
Sed ut perspiciatis, nam libero tempore, cum soluta nobis est eligendi.
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