Soy José Riesco, Data Engineer

Transformo datos complejos en decisiones estratégicas. Automatizo procesos, analizo insights y creo soluciones inteligentes para tu negocio.

Diseño y Arquitectura de Datos: Construyendo Bases Sólidas

Comencé mi carrera en la cotizada alemana Bechtle AG, donde me encargué del tratamiento de procesos desde su extracción hasta su visualización o análisis, asegurando que los datos fluyan de manera eficiente y segura.

Posteriormente, en Mscope tuve la oportunidad de colaborar con entidades como Banco Santander o Tresmares Capital, donde diseñé y optimicé arquitecturas de datos que no solo cumplen con los estándares más exigentes, sino que también son escalables y adaptables a las necesidades cambiantes del negocio financiero.

Esta experiencia se ha enriquecido con mis trabajos como profesional independiente, donde he podido adaptar soluciones a distintos sectores, necesidades y tamaños de empresa. Hoy combino el rigor técnico con una mentalidad flexible y orientada a resultados concretos.

Algunos de mis Proyectos

Ecommerce Automatizado con IA: Afiliados de Amazon en Piloto Automático

Esta web genera ingresos pasivos mediante afiliados de Amazon. 👉Utiliza una red neuronal entrenada en Python con PyTorch para seleccionar los productos con la mejor relación calidad/precio. 👉Luego, obtiene los datos mediante scraping con Selenium y complementa la información con la API de Amazon para mayor precisión y robustez. 🤖Todo el proceso está completamente automatizado y se ejecuta de forma recurrente desde una Raspberry Pi. 💻La web está desarrollada con Django y cuenta con un diseño responsive construido con Bootstrap 4.5 (HTML, CSS y JS). Además, al estar alojada en un servicio en la nube, configuré manualmente el servidor para su correcta operación. 🌀El proyecto incluye un repositorio privado en GitHub, un entorno de preproducción y un proceso de despliegue a producción, permitiendo el desarrollo de nuevas funcionalidades sin afectar la versión en producción. ✔Para garantizar la calidad de los datos extraídos, implementé un sistema de pruebas unitarias automatizadas que verifica la información obtenida. Si los tests no son exitosos, se envía una notificación por correo para su revisión. ⏰Para la gestión de alertas y registros en caso de errores, desarrollé un microservicio propio: go-alert-service (https://github.com/rikidas/go-alert-service) , el cual se integra en varias partes del proceso para monitorear su correcto funcionamiento.

Python SQL Golang (Go)

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Go Alert Service: Microservicio reutilizable para la monitorización de procesos

🚀 Go Alert Service es un microservicio desarrollado en Go para mejorar la monitorización activa de procesos y la gestión de alertas en ETLs y otros flujos de trabajo. Su flexibilidad y escalabilidad lo hacen adaptable a múltiples entornos, permitiendo a los equipos de desarrollo detectar fallos a tiempo y reaccionar rápidamente. 🌟 Características principales: ✅ Monitorización en tiempo real: Envía alertas por correo o registra logs según la necesidad. 🔄 Reutilizable y flexible: Compatible con Linux, Windows y Raspberry Pi, integrable en cualquier flujo de trabajo. ⚙️ Escalable y configurable: Permite elegir entre distintos modos de operación (logs, emails o ambos). 📊 Optimizado para ETLs: Asegura una supervisión continua de los procesos críticos. 🔍 Próximos pasos: 🚀 Integración con APIs mediante un endpoint dedicado. 📡 Soporte para bases de datos y almacenamiento de eventos históricos. Este proyecto ha sido clave en la optimización de mis procesos de datos y sigue evolucionando para convertirse en una herramienta aún más potente.

Golang (Go)

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Web Scraper Universal con IA para Recopilación de Datos

Web scraper inteligente con Selenium e IA para una plataforma de adopción de animales, con el objetivo de recopilar información de distintas webs de protectoras. ✅ Desafío: Un scraper convencional no era viable, ya que cada protectora tenía un diseño web distinto, con estructuras y formatos variables. Se necesitaba una solución universal capaz de adaptarse automáticamente a cualquier web. ✅ Solución: Diseñé un scraper basado en IA, combinando Selenium con técnicas de NLP, permitiendo identificar y extraer información clave (nombre, raza, edad, ubicación, etc.) sin depender de una estructura fija. ✅ Automatización: El sistema analizaba dinámicamente cada web, detectaba patrones en el contenido y adaptaba la extracción sin necesidad de ajustes manuales. ✅ Resultados: Se logró una recopilación automatizada de datos desde múltiples fuentes, reduciendo drásticamente el tiempo y esfuerzo necesarios para mantener actualizada la plataforma.

Python Docker

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Automatización de Ingesta y Transformación de Datos financieros con AWS y Pyspark

En MScope, diseñé y desplegué un proceso automatizado de ingesta y transformación de datos financieros desde una fuente externa en el Reino Unido, adaptándolos a un modelo español ya existente. ✅ Desafío: Los datos llegaban en archivos TXT sin nombres de columnas a un SFTP, con la documentación aparte, lo que requería una transformación compleja. ✅ Solución: Todo el proceso se estructuró dentro de una Step Function en AWS, que monitoreaba el SFTP y, al detectar nuevos archivos, activaba una Lambda para gestionar el flujo de trabajo. ✅ Procesamiento: Se levantaba dinámicamente un clúster EMR con múltiples pasos en Pyspark para transformar los datos, almacenándolos finalmente en S3. ✅ Mapeo Dinámico: Implementé tablas lookup en SQL para gestionar los mapeos de datos, permitiendo modificaciones rápidas y flexibles ante cualquier cambio en la estructura. ✅ Monitorización: Configuré SNS y CloudWatch para alertas en tiempo real y registro de logs, asegurando un control total del pipeline. ✅ Resultado: Un flujo completamente automatizado, optimizando tiempos y reduciendo errores en la ingesta y transformación de datos.

Python SQL AWS Cloud Docker

Sistema modular de extracción y análisis automatizado de noticias con IA

🔍 ¿Qué es? Un sistema desarrollado para automatizar la extracción, procesamiento y análisis de noticias de cualquier temática, desde fútbol ⚽️ hasta finanzas 💰 y tecnología 💻, utilizando técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial y métodos de recopilación de datos. ⚙️ ¿Cómo funciona? 🔹Fuentes de datos múltiples y flexibles: Puede recoger información desde RSS, técnicas de webscraping, APIs y bases de datos, adaptándose a diferentes formatos y orígenes de datos 📡. 🔹Análisis avanzado con IA personalizable: Usa un agente de Inteligencia Artificial cuyo comportamiento puede ajustarse mediante prompts configurables, permitiendo adaptar el tipo de análisis o modelo a aplicar según la temática o necesidad 🧠. 🔹Pipeline modular y estructurado: Los datos extraídos se almacenan de manera organizada con metadatos importantes como timestamps de extracción y publicación, facilitando su explotación y análisis posterior 🗂️. 🔹Integración y salida versátil: Actualmente, los resultados se publican automáticamente en un canal de Telegram para una rápida difusión, pero la arquitectura permite integrar el sistema con bases de datos, sistemas de alertas por correo electrónico, dashboards y otros canales de comunicación 📲. 💡 ¿Por qué es importante? Este proyecto facilita el manejo y análisis de grandes volúmenes de información, permitiendo a empresas y profesionales obtener insights valiosos y tomar decisiones informadas sin tener que dedicar horas a la recopilación manual de datos. Su diseño modular y configurable hace que sea escalable y aplicable a distintos sectores y necesidades.

Python Docker Golang (Go)

Utilizando estas Tecnologías

AWS Cloud

~4.0 años de experiencia

Arquitecturas serverless (Lambda, Step Functions), S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, CloudFormation.

Docker

~3.0 años de experiencia

Contenedorización de aplicaciones, entornos de desarrollo consistentes.

Golang (Go)

~1.0 años de experiencia

Desarrollo de sistemas eficientes y escalables, incluyendo microservicios, APIs de alto rendimiento y herramientas de backend.

Power BI

~4.0 años de experiencia

Creación de informes y dashboards interactivos, análisis de métricas de negocio con DAX y Power Query.

Python

~7.0 años de experiencia

Automatización de procesos, ETLs, Big Data, Web Scraping, Machine Learning/NLP, scripting y APIs.

SQL

~5.0 años de experiencia

Consultas avanzadas, gestión y optimización de bases de datos, modelado y mapeo dinámico de datos.

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