Ismael Bovingdon Castillejo

Data Engineering | Cloud | Business Intelligence

Transformando datos en soluciones escalables y profesionales

Ingeniero de datos especializado en el desarrollo de pipelines ETL con Azure Data Factory, SQL y Python. Cuenta con 4 años de experiencia en sistemas financieros de alto volumen en BBVA. Actualmente en Babel y finalizando un máster en Ciencia de Datos (UCM).

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Sobre mí

Profesional enfocado en datos, cloud y BI

Data Engineer en Babel, donde construyo procesos ETL end-to-end con Azure Data Factory y SQL Server y desarrollo dashboards en Power BI para clientes financieros e industriales, mientras curso el Máster en Data Science, Big Data & Business Analytics en la Universidad Complutense de Madrid.

Antes de dedicarme a la ingeniería de datos, pasé 4 años en BBVA Technology desarrollando aplicaciones financieras batch y online sobre sistemas críticos de alta disponibilidad, trabajando con bases de datos DB2/SQL con millones de registros.

Fuera del trabajo, diseño y opero infraestructura de datos real: un pipeline de ingesta 24/7 que captura más de 320.000 registros diarios en un VPS Linux, y pipelines de ML end-to-end con agentes basados en LLMs. Mi formación como ingeniero industrial me aporta una visión sistémica de la arquitectura de datos.

Stack técnico & Habilidades

Herramientas, plataformas y capacidades clave

Tecnología · Plataformas · Lenguajes

Stack técnico

Herramientas y plataformas utilizadas en producción para construir pipelines de datos, modelos analíticos y soluciones cloud robustas.

SQL Server Azure Data Factory Databricks Snowflake Power BI Python Apache Spark ETL & Pipelines Gradio LangChain / LangGraph systemd · Linux

Bases de datos relacionales y sistemas SQL de alto volumen
Orquestación de pipelines en Azure Data Factory
Visualización ejecutiva con Power BI
Procesamiento distribuido con Apache Spark

Capacidades · Negocio · Metodología

Habilidades profesionales

Capacidades transversales que permiten traducir necesidades de negocio en arquitecturas de datos funcionales, escalables y orientadas a impacto.

Ingeniería de datos Análisis de negocio Modelado predictivo Reporting & BI Soluciones Cloud Automatización de Procesos OpenAI API Anthropic API Agentes de IA MLOps básico

Diseño de arquitecturas orientadas a datos y negocio
Automatización y monitorización de procesos críticos
Comunicación técnica con stakeholders no técnicos
Resolución de problemas en entornos de alta exigencia

Proyectos

Iniciativas profesionales y personales

Proyectos orientados a resolver problemas reales de negocio mediante ingeniería de datos, automatización y analítica avanzada.

Data Engineering · Tiempo Real · ML

Predicción de retrasos en Cercanías Madrid (RENFE)

Pipeline 24/7 desplegado en VPS que captura feeds GTFS-Realtime de RENFE y datos AEMET para construir desde cero el histórico de retrasos — dato que RENFE no publica — con el que entrenar un modelo predictivo.

Python GTFS-Realtime systemd Linux VPS GitHub / rclone Apache Spark LSTM / GRU

Pipeline de ingesta multifuente operativo 24/7 en producción
+320.000 registros capturados al día
Arquitectura raw → Parquet → backup automático a Drive
Resiliencia verificada: reinicio automático con systemd

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ML · IA Generativa · Interfaces

Pump It Up — Predicción de bombas de agua (Tanzania)

Pipeline ML completo sobre 59.000 bombas de agua en Tanzania: de la clasificación con ensemble ponderado a dos interfaces de uso real — predictor individual con Gradio y asistente conversacional con la API de Claude.

Python scikit-learn XGBoost / LightGBM LangGraph Anthropic API Gradio Pandas SHAP Matplotlib

Accuracy global engaña: la clase crítica es el 7,3%
Detección x2 de bombas reparables frente a modelos base
Predictor individual en vivo con probabilidad por clase
Asistente IA conversacional sobre los resultados del análisis

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+34 692 871 279

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ishmaelbovingdon@gmail.com

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