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Ander Garro Abrain

Senior Data Engineer en Wizeline · Ingeniería de datos y de software

Retrato de Ander Garro

Áreas de práctica

Donde mejor trabajo

Cada área enlaza con la experiencia y los casos de estudio que la respaldan.

Casos de estudio seleccionados

Problemas, decisiones, compromisos

Casos de estudio escritos como registros de ingeniería, no como texto comercial.

Todos los casos de estudio
CS-01

Modernización multi-tenant de PostgreSQL a Snowflake

Integración de los datos operativos PostgreSQL de cada tenant de una plataforma de precios en Snowflake, manteniendo el aislamiento entre tenants y automatizando el alta de nuevos clientes.

Plataformas de datos · Arquitectura cloud · Automatización e IA

  • Snowflake
  • PostgreSQL
  • C#
  • .NET
CS-02

Optimización de rendimiento y costes en Snowflake

Optimización de numerosos informes y de los procesos diarios en C# que precalculan sus datos con consultas avanzadas, combinando PostgreSQL y Snowflake según la necesidad de cómputo; incluye pruning, joins, tipos de datos, columnas VARIANT y análisis de costes de warehouses y almacenamiento.

Arquitectura y rendimiento · Plataformas de datos · Arquitectura cloud

  • Snowflake
  • PostgreSQL
  • SQL
  • C#
CS-03

Consolidación de datos de eventos heredados en Snowflake

Herramientas en Python para descubrir, migrar, reconciliar y validar generaciones antiguas y nuevas de tablas de eventos en cientos de esquemas de tenant, con cientos de millones de registros, sin pérdidas ni duplicados.

Plataformas de datos · Automatización e IA

  • Python
  • Snowflake
  • SQL

Cómo trabajo

Cómo trabajo

  1. 01

    Visión de sistema completo

    Investigar todas las capas implicadas (almacenamiento, procesamiento, servicios, infraestructura, seguridad, APIs, despliegue y analítica) antes de decidir dónde está el problema.

  2. 02

    Causa raíz antes que más recursos

    La formación en física y matemática aplicada se traduce en un enfoque analítico; entender el cuello de botella antes de escalar o reescribir.

  3. 03

    Automatizar lo repetitivo

    Pipelines, alta de tenants, validaciones, migraciones, descubrimiento de dependencias y flujos de desarrollo con IA son ejemplos de trabajo manual convertido en automatización.

  4. 04

    Coste y operación como requisitos

    Fiabilidad, mantenibilidad y eficiencia económica se evalúan juntas, desde el uso de warehouses hasta el almacenamiento en S3.

  5. 05

    Decisiones explícitas y documentadas

    Investigaciones técnicas, propuestas de arquitectura, planes de implementación, diagramas y evidencias de QA para que el equipo pueda revisar y decidir.

  6. 06

    Puente entre datos y software

    Moverse con naturalidad entre optimización SQL, diseño de pipelines, implementación de servicios backend e infraestructura cloud.

Colaboración

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