Rafael Ortiz

• Diseño y construcción de la arquitectura completa de streaming en ClickHouse + Redpanda para un producto SaaS que automatiza el monitoreo de data quality en sitios de e-commerce retail — cubriendo el flujo end-to-end desde eventos de pixel del navegador, pasando por productores y consumidores en Redpanda, hasta un lakehouse medallion sobre ClickHouse (bronze / silver / gold)
• Modelado de las capas silver y gold con tablas ReplacingMergeTree y vistas materializadas para dedup-on-write y agregación incremental, manteniendo los dashboards de data quality del cliente respaldados por marts frescos sin el costo de reprocesar los eventos de pixel crudos en cada consulta

Lideré las decisiones de arquitectura del rebuild completo — Snowflake → ClickHouse, Workato → Airflow — y mentoricé al equipo Workato existente del cliente durante la transición a Airflow.

• Reducción de $60K/mes en el stack de datos del cliente: reemplazo de orquestación Workato por Airflow y eliminación de ETL full-refresh por CDC — causa raíz del descontrol del gasto en Snowflake
• Reconstrucción de la capa analítica como lakehouse medallion sobre S3 + ClickHouse: Parquet particionado (Hive), ingesta con ClickPipes, tablas ReplacingMergeTree + vistas materializadas, transformaciones y migraciones de esquema con dbt, y proyecciones de ClickHouse para aceleración de consultas
• Consolidación de 1.200 recipes de Workato + 124 stored procedures de Snowflake en 10 DAGs de Airflow (~50 tareas cada uno), sustituyendo una orquestación insostenible por un pipeline unificado y observable
• Migración de ~1.350 objetos de datos de Snowflake a ClickHouse a lo largo del stack medallion completo — ~1.000 bronze (ERP), ~200 silver (warehouse), ~150 gold (marts) — en ~5 días usando herramientas Python + Gemini y Claude que construí para traducción de dialecto, generación de DDL y depuración de errores

Lideré de extremo a extremo la migración Excel → Fabric para más de 1.200 tiendas — arquitectura del lakehouse, modelo semántico de Power BI con Row-Level Security, y construí desde cero la app operacional en Flask que la soporta.

• Reemplazo del proceso manual semanal de consolidación — staff fusionando datos del ERP propio del cliente, mensajes de grupos de WhatsApp y un ERP legado en un archivo maestro de Excel de 200 MB — por un lakehouse en Microsoft Fabric (tablas Delta, Data Pipelines) cubriendo 3 unidades de negocio y más de 1.200 tiendas
• Construcción del modelo semántico de Power BI con Row-Level Security para promotores, supervisores y gerentes; entrega del reporte de bonos de RR.HH. consolidando ventas en las 1.200 tiendas, reemplazando el ciclo manual WhatsApp → ERP → Excel
• Desarrollo de una aplicación web interna en Flask + PostgreSQL + SQLAlchemy (TailwindCSS, autenticación por rol, flujos de aprobación, trazabilidad) que formaliza el aprovisionamiento de tiendas y asignación de personal por parte de supervisores; sus datos operacionales alimentan el lakehouse de Fabric como fuente gobernada, cerrando el ciclo entre los sistemas operacionales y la capa analítica

• Contratado para auditar facturas manualmente; entregué un listener en Python monitoreando la carpeta interna de mensajes del ERP cada 5 minutos, reescribiendo payloads en formato plano al vuelo para parchar un bug de bandera fiscal en ProfitPlus ERP (factura vs. nota de crédito) que rompía el cálculo de precios de SKUs — eliminando el trabajo manual para el que fui contratado y corrigiendo de paso varias métricas y reportes internos del ERP como efecto colateral
• Ingeniería inversa del schema SQL Server no documentado de ProfitPlus ERP para construir un modelo semántico centralizado de Power BI para la capa de reportería; toda la ingesta en Power Query M unificando tablas del ERP con fuentes Excel externas con refresh diario
• Entregué tres dashboards de Power BI en producción sobre el modelo semántico — ventas (principal), inventarios near-real-time y logística — reemplazando un ciclo de reportería en Excel que antes tomaba días en producirse, ahora con entregas el mismo día para 5 departamentos
• Posteriormente contratado como consultor externo para entregar un sistema de evaluación de desempeño para promotores en campo cubriendo ~50 promotores: formulario en Power Apps para envío diario de inventarios, pipeline en Power Automate que lleva los datos al modelo semántico de Power BI existente, y un nuevo dashboard midiendo ventas, SKUs y facturación por promotor