FAVFrancisco Álvarez Varas

Disponible para incorporación · Valencia · remoto

Analytics Engineer · Data Analyst

FranciscoÁlvarezVaras

Convierto datos dispersos en modelos, métricas y dashboards que la gente de negocio usa de verdad. Tres años de analítica con Python y SQL, y un máster en Big Data & Cloud construyendo pipelines en Google Cloud.

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  • 3+ añosen analítica de datos y negocio
  • 7 proyectosend-to-end, de la fuente al dashboard
  • GCP · BigQuery · dbtstack principal, con Terraform y CI/CD

Cómo trabajo

Así construyo un pipeline de datos

De las fuentes al dashboard, con calidad, orquestación e infraestructura como código. En la versión interactiva puedes quitar cualquier pieza y ver qué se rompe aguas abajo.

Explorar el pipeline interactivo →
1Fuentes2Ingesta3Lake · bronze4Warehouse · silver & gold5Consumo
Sistemas internosERP · CRM · PostgreSQL
APIs externasEurostat · Search Console · OpenWeather
Eventos en tiempo realApps · sensores · Slack
Ficheros de negocioExcel · CSV · exportaciones
Ingesta batchPython · Airflow · Cloud Run Jobs
Ingesta streamingPub/Sub → Dataflow
Data lake · capa bronzeCloud Storage · BigQuery raw
Capa silverdbt · Dataform
Tests de calidaddbt tests · aserciones
Capa gold · métricasModelo dimensional · vistas de KPIs
DashboardsLooker Studio · Power BI · Dash
Modelos y NLPVertex AI · scikit-learn · SHAP
Apps y APIsFastAPI · Cloud Run · Next.js
OrquestaciónAirflow · Cloud Scheduler · Dataform
Gobierno y catálogoDataplex · etiquetas PII · documentación
Infraestructura como códigoTerraform · CI/CD
Monitorización y alertasCloud Logging · alertas · runbooks
▶ Interactivo

Proyectos destacados

Tres casos para empezar

Cada ficha cuenta el contexto, el problema, lo que hice yo y el resultado. Con enlaces al código y a las demos cuando existen.

AnalíticaJun – Jul 2026

Predicción de rotación de empleados en Google Cloud

Anticipar qué empleados de una consultora tecnológica están en riesgo de irse, a partir de 24 meses de registros de RRHH y de mensajes de Slack.

Resultado: Pipeline reproducible en GCP que procesa datos nuevos sin intervención manual, con dashboard de retención en Looker Studio y modelo interpretable en Vertex AI.

Mi rol: Ingesta de fuentes externas de mercado laboral, normalización de la capa bronze, catálogo de KPIs de retención y vistas gold que alimentan el dashboard.

BigQueryDataformCloud StorageVertex AILooker Studio+4
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AnalíticaJun 2026

Monitor de precios de supermercados

Seguir cada día los precios de Mercadona y Dia, comparar una cesta común entre tiendas y ver qué productos suben y cuáles bajan.

Resultado: Pipeline diario funcionando en una Raspberry Pi, con histórico de precios, cesta comparada entre tiendas y dashboard de tendencias.

Mi rol: Diseño y construcción completa del pivote, de la especificación al dashboard: modelo de datos, scrapers, matching de productos, vistas SQL, CronJob y visualización.

PythonPostgreSQLSQLKubernetesDocker+3
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Ingeniería de datosEne 2026

Monitor de calidad del aire en Valencia

Ingerir en tiempo real las estaciones de calidad del aire de Valencia, transformar los datos con dbt y avisar cuando se superan los umbrales.

Resultado: Reconocido como top team del máster. Pipeline completo en Docker con dbt cada cinco minutos, dashboards en Grafana y alertas por Telegram.

Mi rol: Segundo contribuidor del equipo. Ingesta, modelos de transformación en dbt e integración de los servicios en Docker Compose.

PostgreSQLdbtFastAPIDocker ComposeGrafana+2
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Ver los 7 proyectos →

Máster Big Data & Cloud · EDEM

Un año construyendo, de Docker a Vertex AI

Tres Data Projects en equipo, un hackathon, un TFM con empresa real y prácticas en cada módulo.

Ver el recorrido del máster →
  • 3Data Projects en equipo
  • 1TFM con empresa real
  • 12módulos con práctica

Contacto

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