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Kristel Mercurino Skriptschenko

Kristel Mercurino Skriptschenko

Data Engineer

Tecnología / Internet

Madrid, Madrid

Social


Acerca de Kristel Mercurino Skriptschenko:

Poseo residencia y permiso de trabajo en España.

Ingeniera en Informática orientada a Data Engineering, con experiencia en el desarrollo de pipelines ETL y soluciones analíticas en entornos cloud, principalmente en GCP (BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions). He trabajado en migraciones de datos, orquestación con Apache Airflow y automatización de procesos con GitHub Actions, en colaboración con equipos técnicos en entornos ágiles. Me adapto rápido a entornos multi-cloud y a la integración de nuevas fuentes y sistemas. Busco seguir creciendo como Data Engineer en proyectos modernos, escalables y orientados a negocio.

Experiencia

 

 

EXPERIENCIA LABORAL

AvosTech - Data Engineer

Santiago de Chile • 02/2025 – Presente

 

  • Participación en proyectos de migración de datos desde entornos on-premise a GCP, para clientes del sector bancario y retail.
  • Desarrollo de pipelines ETL en Python utilizando Data Fusion, integrando y transformando datos desde múltiples orígenes.
  • Diseño y creación de tablas en BigQuery, incluyendo definición de esquemas a partir de archivos JSON.
  • Automatización de cargas y procesos mediante Cloud Functions, Cloud Run y GitHub Actions en entornos de desarrollo.
  • Orquestación de procesos en ApacheAirflow sobre GCP.
  • Migración de procedimientos almacenados, tablas y vistas desde Netezza a BigQuery utilizando Dataform.
  • Colaboración con equipos técnicos en entornos ágiles SCRUM, participando en análisis de orígenes y validación de datos migrados.
    • Desarrollo y optimización de consultas SQL en proyectos de carácter regulatorio.

 

 Accenture - Data Engineer Junior

 Santiago de Chile 01/2024 - 01/2025

  • Creación de automatización y procesos de notificación de errores en PySpark utilizando Bash Scripting.
  • Soporte a operaciones de datos: gestión de accesos, whitelists y control de entornos en plataformas cloud.
  • Ingesta, transformación y procesamiento de datos a gran escala, incluyendo Web Scraping y carga en entornos Big Data.
  • Desarrollo de servicios REST en Python (Flask) para consumo de APIs públicas, desplegados mediante Docker y Cloud Run.
  • Modelado de datos y generación de reporting analítico mediante Looker Studio.
  • Exposición a entornos AWS, utilizando instancias EC2 para tareas de procesamiento.

 

Stack principal: Python · SQL · ETL/Pipelines · Apache Airflow · BigQuery · Dataform · GitHub Actions · Docker · Cloud (GCP) · AWS (EC2)

Educación

McKinsey And Company

Bootcamp DE.ELLAS- Mujeres en Data Engineering

Santiago, Chile • 10/2024– 12/2024

 

DUOC UC

Viña Del Mar, Chile • 05/2023– 12/2024 Ingeniería En Informática

DUOC UC

Viña Del Mar, Chile • 05/2020 – 12/2022 Analista Programador Computacional

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