Federico Paci

• Diseñar y desplegar infraestructura de red para una clínica médica (LAN, Wi‑Fi, VLANs, VPN, firewall), garantizando conectividad segura, confiable y estable.
• Colaborar en la implementación de sistemas clave (EHR/EMR, turnos, facturación), coordinando proveedores, migración de datos y onboarding de usuarios.
• Configurar la gestión de identidad y accesos, backups, monitoreo y procedimientos de respuesta a incidentes con documentación clara.
• Capacitar al personal y brindar soporte, registrando incidencias y realizando mejoras iterativas.

• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT con PySpark.
• Migrar código js a stack de AWS con Pyspark, mejorando escalabilidad y mantenimiento.
• Orquestar flujos de trabajo con Airflow, aplicando SLAs, reintentos y alertas.
• Modelar conjuntos de datos y definir estructuras de datos y documentación claros.
• Implementar monitoreo, logging y controles de calidad de datos; investigar proactivamente incidentes y resolver fallas comunes.
• Optimizar el rendimiento de Spark y los costos de almacenamiento ajustando particiones, caché y configuraciones de jobs.
• Colaborar con producto y stakeholders de negocio para priorizar roadmaps y entregables.
• Aplicar buenas prácticas de ingeniería: code reviews, CI/CD, IaC, seguridad y gobernanza.

Stack

• Proyecto para construir una nueva arquitectura de datos, evaluando opciones y estrategias (lakehouse, warehouse) y distintas tecnologías para lograr el objetivo.
• Diseñar tareas ETL (Extract, Transform, Load), modelos de datos y para analítica (modelos dimensionales, SCDs), manteniendo la integridad de datos y verificando la estabilidad de los pipelines. Tecnologías: Snowflake, Redshift, Matillion, AWS Glue, Python, SQL, Dremio, Coalesce
• Desarrollar scripts en Python para obtener datos de diversas fuentes, como S3, APIs, archivos Parquet, etc.
• Monitorear y controlar el rendimiento del data warehouse y del data lake.
• Gestionar tickets e incidencias de clientes.

Stack

• Trabajo part-time como profesor de SQL en CoderHouse, impartiendo clases prácticas y teóricas.
• Habilidades interpersonales y de comunicación que permiten discusiones claras con los estudiantes.
• Planificar reuniones con el equipo para discutir distintos enfoques, clases y objetivos de aprendizaje futuros.
• Fomentar la participación en clase integrando debates en las lecciones, solicitando aportes, realizando preguntas abiertas y utilizando técnicas para seguir la participación.
• Utilizar distintas tecnologías para involucrar a los estudiantes en el logro de los resultados de aprendizaje.
• Investigar y seleccionar textos y materiales de apoyo para los cursos.

Stack

• Colaborar en el desarrollo de tareas ETL, manteniendo la integridad de datos y verificando la estabilidad de los pipelines. Tecnologías: Airflow, AWS Glue, SQL, Python
• Desarrollar DAGs en Python y funciones Lambda para obtener información de distintas fuentes, como S3, APIs y Google Sheets.
• Evaluar diversas herramientas, tecnologías y buenas prácticas para su adopción potencial en los procesos de ingeniería de datos de la compañía.
• Generar insights y tableros con Metabase, Superset, Redash y Looker.
• Administrar conexiones y permisos de usuarios en Metabase, Superset, Redash y Redshift.
• Monitorear y controlar el rendimiento del data warehouse y del data lake; gestionar la cola de Redshift y ayudar a clientes con el tuning de consultas.
• Gestionar tickets e incidencias de clientes.

Stack

• Proyecto de migración de base de datos, de DB2 a MySQL.
• Diseñar DDLs de MySQL en base a la base de datos actual de DB2
  • Generar procesos ETL para la etapa de desarrollo, con el fin de probar casos y cambios realizados por los desarrolladores.
  • Sugerir cambios en el modelo de data warehouse para reducir el impacto en la etapa de extracción.

Stack

• Desarrollar procesos ETL, modelado de datos y pipelines en herramientas como SSIS (SQL Server Integration Services), Teradata SQL e Informatica PowerCenter.
• Desarrollar procesos y soluciones end-to-end, desde el relevamiento de requisitos, la creación de documentos y el desarrollo de SQL hasta el acompañamiento de usuarios finales.
• Optimización de consultas y análisis de rendimiento de bases de datos.
• Desarrollo en Python con APIs de Google.
• Capacitar a compañeros en el modelo de data warehouse y en consultas SQL; ayudar a resolver problemas de rendimiento.
• Proyectos y mejoras propuestas:
  • Scoring emails integrando distintas fuentes, reduciendo los intentos fallidos en un 38%.
  • Desarrollar un proceso para corregir problemas en la activación de productos de clientes, mejorando la satisfacción y reduciendo los reclamos por estos problemas en un 99%.
  • Desarrollar una aplicación tipo CRM conectada a distintas fuentes de datos para reducir tareas manuales.
  • Desarrollar un proceso para pagar distintos obsequios a clientes y evitar conflictos entre campañas comerciales y presupuestos.

Stack

• Desarrollo en T‑SQL, stored procedures, vistas, funciones y planes de mantenimiento.
• Administración de perfiles de usuario y parámetros de seguridad.
• Documentación de nuevos procesos; creación de manuales de usuario y diagramas de flujo.

Stack

• Relevamiento de requisitos y redacción de casos de uso y otra documentación.
• Desarrollo en Progress 4GL ABL y VB .NET.
• Administración de SQL Server, planes de mantenimiento, backups y optimización de rendimiento.
• Migración de datos entre distintos sistemas usando SSIS y macros de Excel.
• Desarrollo en T‑SQL, stored procedures, vistas y funciones.
• Creación de reportes y tableros en SSRS y Crystal Reports.
• Colaboración con otros equipos para asegurar que los procesos puedan certificarse en ISO 9001:2008, ISO 14001:2004 y OHSAS 18001:2007.
• QA de las soluciones desarrolladas.

Stack