Santiago Vallespir
Data Engineer @FAO
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WORK HISTORY
Data Engineer @FAO
Attualmente lavoro come Data Engineer presso la Food and Agriculture Organization (FAO), dove contribuisco a trasformare i dati grezzi in informazione significativa per supportare il processo decisionale globale nella gestione dei rischi legati ai disastri.Queste sono le mie principali responsabilità:• Progettare, sviluppare e mantenere pipeline di dati e flussi ETL scalabili utilizzando Apache Airflow, BigQuery e altri servizi GCP.• Automatizzare la raccolta e l’elaborazione dei dati provenienti da diverse fonti per supportare l’analisi e il processo decisionale.• Collaborare con gli utenti aziendali e i team interfunzionali per identificare i requisiti dei dati e garantire la qualità e la coerenza delle informazioni.• Creare e documentare l’architettura dei dati, i diagrammi dell’infrastruttura e le specifiche tecniche.• Contribuire ai cicli di sviluppo agile, fornendo competenze tecniche e supportando i membri del team su attività di data engineering complesse.
EDUCATION
Geeks Academy Europe
Professional Course, Big Data Junior Expert
Colegio Nacional de Buenos Aires
High School Diploma
Sapienza Università di Roma
Bachelor's degree, Sociology
University of Buenos Aires
Bachelor's degree, Geography
ABOUT SANTIAGO VALLESPIR
I’m a professional Data Engineer specializing in ETL/ELT pipeline development and performance optimization. I focus on analyzing data architecture to identify improvements, eliminate bottlenecks and reduce processing time and costs. I also work in data modeling and OLAP Data Warehouse development to support Business Intelligence goals. My main skills are proactivity, resilience, a self-learning approach and strong analytical skills. I consider teamwork and communication fundamental to achieving technical success.SKILLS:Programming: Python (PySpark, Pandas, NumPy, requests, json, Beam, scikit-learn), standard SQL, T-SQL, Bash scripting.Cloud: Azure SQL, Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, BigQuery, Cloud Storage, Dataflow.Databases: Microsoft SQL Server, MongoDB.Tools: Microsoft Power BI, Tableau, Apache Airflow, Databricks, SSISConcepts: ETL, ELT, Data Warehousing, Machine Learning, Data Visualization, CI/CD, Data Pipelines, Web Scraping.
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