Vladislav Marinovich
Core Skills
Data Pipelines
Diseño y construcción de pipelines de datos confiables y escalables.
- ETL / ELT con cargas incrementales (watermarks)
- Ejecución serverless y automatizada
- Manejo de errores y reintentos
Data Modeling
Modelado analítico orientado a la toma de decisiones.
- Arquitectura Medallion (Raw / Silver / Gold)
- Modelos dimensionales (Facts & Dimensions)
- Esquemas optimizados para BI y ML
Data Quality
Gobernanza y calidad de datos integrada al pipeline.
- Reglas de validación y assertions
- Datasets de cuarentena para datos inválidos
- Control de esquemas y tipos de datos
Cloud & Escalabilidad
Arquitecturas cloud diseñadas para crecer sin fricción.
- Google Cloud (BigQuery, Cloud Run, Storage)
- Autoscaling y ejecución bajo demanda
- Control de costos y eficiencia de consultas
Analytics & BI
Explotación de datos para análisis y reporting ejecutivo.
- Dashboards en Looker Studio
- Definición de KPIs y métricas de negocio
- Reportes automáticos y programados
Automatización & CI/CD
Automatización completa del ciclo de datos.
- Dockerización de extractores
- CI/CD con GitHub
- Deploy automático de pipelines y transformaciones
Proyecto Destacado
Diseñé e implementé una plataforma de datos para un CRM con múltiples fuentes, enfocada en garantizar trazabilidad, calidad de datos y reporting confiable para la toma de decisiones operativas y ejecutivas.
La solución se construyó sobre una arquitectura tipo lakehouse en Google Cloud, utilizando ingestión incremental, separación por capas y ejecución serverless para asegurar escalabilidad, control de costos y mantenibilidad.
Arquitectura y flujo completo del pipeline de datos en producción.
La plataforma permite generar dashboards confiables en Looker Studio, reducir errores en los datos, escalar el procesamiento sin intervención manual y facilitar el análisis tanto operativo como estratégico.
- Watermarks para cargas incrementales
- Medallion Architecture (Raw / Silver / Gold)
- Pipeline serverless con Cloud Run
- Data Quality con assertions y cuarentena
Stack Tecnológico del Proyecto
Data Pipeline & Analytics (Google Cloud)
CI/CD & Runtime
Data Sources & ETL
Dashboards y Resultados
Acerca de mi
Soy Data & Analytics Engineer en transición desde roles de transformación digital y marketing, con foco en construcción de plataformas de datos end-to-end orientadas a negocio.
Tengo formación avanzada en Big Data y Business Intelligence, MBA y especialización en Gestión de Proyectos e Innovación, lo que me permite abordar los datos no solo desde lo técnico, sino desde su impacto real en la toma de decisiones.
En mis proyectos he diseñado e implementado pipelines de datos completos en Google Cloud, cubriendo ingestión incremental, modelado analítico, control de calidad, automatización y visualización. Mi enfoque es aprender construyendo sistemas reales, aplicando buenas prácticas de ingeniería desde el primer día.
Vengo de un background en transformación digital y marketing, lo que me da una ventaja clara: entiendo el problema de negocio antes de modelar el dato, y construyo soluciones pensadas para ser usadas por equipos operativos y ejecutivos.
Actualmente estoy enfocado en consolidar mi perfil como Data / Analytics Engineer, profundizando en arquitectura, calidad de datos y escalabilidad.
¿Buscas a alguien que convierta datos en decisiones reales?
Diseño y opero plataformas de datos productivas, auditables y escalables, listas para crecer con el negocio desde el día uno.