JAVIER LÓPEZDATOS · CLOUD · AUTOMATIZACIÓN

DATA & CLOUD ENGINEER · AUTOMATIZACIÓN

De los informes
periciales a los pipelines.

Del sigilo al código abierto.

Soy Javier López Ramírez. La mirada de investigador sigue ahí. Hoy la aplico a los datos, al desarrollo y a esas tareas que un buen script puede quitar de en medio.

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Madrid, España Bluetab, an IBM Company
Javier López RamírezDatos con criterio. Código con propósito.
Javier López Ramírez, Data & Cloud Engineer
Trabajo con datos, automatizo procesos y compruebo resultados.

Datos · Automatización · Desarrollo

EXPERIENCIA EN DATOS. AUTOMATIZACIÓN APLICADA.Contacto

Mi foco

  • Data Engineering
  • DataOps
  • Automatización
  • BI & Analytics

01 / EXPERIENCIA PROFESIONAL

Datos y procesos.
En equipos
reales.

De automatizar la extracción de información a trabajar en integración, control y análisis de datos en banca y energía.

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SEP 2025 — ACTUALIDADACTUAL

Bluetab an IBM Company

Data & Cloud Engineer

Desde Bluetab he participado en proyectos para estos clientes:

Proyecto para Repsol · Data Engineering & BI

Oct 2026 — actualidad

Unificar información comercial B2B para que pueda analizarse de forma consistente y utilizarse en Power BI.

  • Integración de fuentes, transformación SQL y modelado en Databricks.
  • Validación de datos y pruebas unitarias sobre las transformaciones.
  • Trabajo en un entorno con Microsoft Fabric y Power BI.
  • Databricks
  • SQL
  • Microsoft Fabric
  • Power BI

Proyecto para CaixaBank Tech · DataOps

Sep 2025 — sep 2026

Analizar el uso de bases de datos Oracle y validar necesidades de espacio antes de ampliar capacidad.

  • Monitorización con SQL, historificación y seguimiento del ciclo de vida del dato.
  • Automatización de controles y reporting técnico con Power BI y Qlik.

Seguimiento de solicitudes de ampliación y elaboración de información de apoyo a la planificación de capacidad.

  • Oracle SQL
  • Power BI
  • Qlik
  • DataOps
MAR — AGO 2025

Right Choice

Data Cloud Consultant

Unificación de datos con el cliente en el centro: reunir la información de distintas fuentes en una plataforma de datos de cliente (CDP) para disponer de una visión común de cada persona.

  • Pipelines ETL/ELT, unificación de perfiles y segmentación RFM con SQL.
  • Trabajo con Salesforce Data Cloud (actual Data 360) y Flyde.IO. Enriquecimiento de perfiles mediante modelos de Hugging Face para analizar el sentimiento de los textos y aportar contexto a la información de cliente.
  • Salesforce Data Cloud
  • SQL
  • ETL / ELT
  • Flyde.IO
  • Hugging Face
NOV 2024 — MAR 2025

Go Software Solutions

Data Engineer · Prácticas

Automatización con Python y Selenium para extraer y validar información en un proyecto Big Data. Preparación y tratamiento de datos para su uso posterior, trabajando con distintos tipos de bases de datos, entre ellas MongoDB.

  • Python
  • Selenium
  • MongoDB
  • Validación de datos
Experiencia anterior en otros sectores

Una base en investigación, comunicación y coordinación de equipos que sigo aplicando al trabajo técnico.

  • QDQ Media y Grant Solutions · Asesor de marketing digitalJun 2023 — nov 2023

    Asesoramiento en digitalización y Kit Digital en ambas empresas. Análisis de necesidades, tramitación de ayudas y documentación.

  • Sector inmobiliario · Asesor y responsable de equipoSep 2017 — mar 2023

    Ambassador, Modus Home y actividad independiente. Atención B2B/B2C, captación, negociación y gestión documental.

  • Multiservicios Integrales · Seguridad privadaEne 2013 — sep 2017

    Vigilancia mediante CCTV y control de acceso.

  • Detective privado · Colaboración con despachosOct 2011 — dic 2012

    Investigación, contraste de información y elaboración de informes.

02 / PROYECTOS SELECCIONADOS

Un problema.
Una solución
que puedes explorar.

Qué hacía falta resolver, qué construí y cuál fue mi aportación.

01 / VERINOGARFormulario de Verinogar para comprobar la dirección y los datos de una vivienda

WEB + ANDROID · PROYECTO FINAL DE DAM

Verinogar

Comprobar un anuncio antes de dar el siguiente paso.

Contrasta la información de una vivienda con datos oficiales del Catastro y ayuda a detectar discrepancias.

El problema, la solución y mi aportación
El problema
Un anuncio puede indicar una superficie o una dirección que no coincide con el inmueble real. Comprobarlo a mano lleva tiempo.
La solución
Reunir los datos oficiales y compararlos con los del anuncio para señalar diferencias. La herramienta orienta la comprobación; no determina por sí sola si existe fraude.
Mi aportación
Diseño y desarrollo de la web y la app Android, conexión con el Catastro y automatización de la comparación.
  • Python / Flask
  • React
  • API Catastro
  • SQLite
  • Docker
  • Java / Android
Ver web de Verinogar (nueva pestaña)Ver app Android de Verinogar (nueva pestaña)

La web puede tardar unos segundos en arrancar.

02 / RENTWAISAplicación RentwAIs para consultar una estimación del precio del alquiler

PREMIO MEJOR USO DE DATOS · SATURDAYS.AI

RentwAIs

Poner una referencia al precio de un alquiler.

Proyecto de Machine Learning para estimar precios de alquiler en Madrid a partir de las características de la vivienda.

El problema, la solución y mi aportación
El problema
Al buscar piso es difícil valorar si el precio de un anuncio encaja con sus características y su zona.
La solución
Una aplicación que ofrece una estimación orientativa basada en anuncios de alquiler. El precio estimado no demuestra que un anuncio sea fraudulento.
Mi aportación
Obtención automatizada con Selenium, preparación de datos, comparación de modelos y una aplicación Flask para consultar las estimaciones, dentro del proyecto de equipo.
  • Python
  • Selenium
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • Random Forest
  • Flask
Ver web de RentwAIs (nueva pestaña)Ver código de RentwAIs (nueva pestaña)

Modelo entrenado con más de 3.500 registros. R²: 0,74; error absoluto medio aproximado: 300 €. La demo puede tardar en arrancar.

03 / AWS TEST PLATFORMInterfaz de la aplicación de práctica de certificaciones AWS

PRÁCTICA DE CERTIFICACIONES · PROYECTO EDUCATIVO

AWS Test Platform

Practicar, revisar errores y volver a intentarlo.

Aplicación de práctica de certificaciones AWS con navegación por preguntas, seguimiento del progreso y corrección al finalizar.

El problema, la solución y mi aportación
El problema
Practicar con documentos o preguntas sueltas dificulta seguir el progreso y revisar en qué se ha fallado.
La solución
Un recorrido de examen con preguntas marcadas para revisar, resultados por respuesta y bancos en español e inglés.
Mi aportación
Automatización de obtención y validación de preguntas, organización de los bancos y desarrollo del flujo de práctica con Flask y JavaScript.
  • Python / Flask
  • Selenium
  • Pandas
  • JavaScript
Ver web de AWS Test Platform (nueva pestaña)Ver código de AWS Test Platform (nueva pestaña)

Proyecto educativo independiente, no afiliado a AWS. La demo puede tardar en arrancar.

APRENDER EXPERIMENTANDO · WEB

Laboratorio interactivo

Pasar de leer un concepto a probarlo.

Laboratorios de informática para manipular datos, ejecutar consultas y experimentar con sistemas en el navegador.

El problema, la solución y mi aportación
El problema
Entender una explicación teórica no siempre significa saber aplicar el concepto.
La solución
Ejemplos guiados, prácticas y pistas progresivas para experimentar y ver el resultado. Incluye 30 áreas y 180 prácticas.
Mi aportación
Desarrollo de la experiencia interactiva, simuladores y editores. PostgreSQL se ejecuta localmente con PGlite; las prácticas usan datos sintéticos.
  • JavaScript
  • Vite
  • PGlite / PostgreSQL
  • Simulación
Ver web de Laboratorio interactivo (nueva pestaña)

Laboratorio educativo independiente. Algunos módulos son simuladores y están identificados como tales.

FORMACIÓN PRÁCTICA · CÓDIGO

Piscina 42 Madrid

Resolver desde los fundamentos.

Una selección de ejercicios de programación en C y Shell de la Piscina de 42 Madrid.

El problema, la solución y mi aportación
El problema
Para resolver problemas de software hace falta entender la lógica, la memoria y el comportamiento del programa.
La solución
Retos progresivos que obligan a construir y comprobar las soluciones desde su base.
Mi aportación
Implementación de ejercicios en C y Shell, depuración y revisión del funcionamiento de las soluciones.
  • C
  • Shell
  • Depuración
Ver código de Piscina 42 Madrid (nueva pestaña)

Ejercicios formativos; no se presentan como aplicaciones de producción.

Ver más código en GitHub (nueva pestaña)

03 / STACK CON CONTEXTO

Qué uso.
Y para qué.

Tecnologías que he utilizado en proyectos de empresa, automatizaciones y aplicaciones propias.

Uso profesional

Datos & BI

  • SQLConsultas, transformación y validación
  • OracleMonitorización y capacidad · Bluetab
  • Power BIReporting y analítica · Bluetab
  • QlikReporting técnico · Bluetab
  • MongoDBDatos no relacionales · Go Software Solutions

Uso profesional y proyectos

Automatización

  • PythonExtracción y tratamiento de datos
  • SeleniumAutomatización y validación web
  • BashScripts y trabajo en terminal

Proyectos de empresa

Plataformas de datos

  • DatabricksIntegración y transformación · Bluetab
  • Microsoft FabricEntorno Data & Analytics · Bluetab
  • Salesforce Data Cloud / Data 360Unificación y segmentación · Right Choice
  • AWSIngestión S3 y formación cloud

Proyectos y colaboración

Desarrollo & herramientas

  • FlaskBackend de aplicaciones Python
  • React / JavaScriptInterfaces y herramientas web
  • DockerEntornos y despliegue de proyectos
  • Git / GitHubVersionado y revisión de cambios

LLM Y AGENTES COMO APOYO

Desarrollar, revisar
y documentar.

Uso modelos de lenguaje y agentes de desarrollo para apoyar la implementación de scripts y aplicaciones, revisar cambios, explorar errores y preparar documentación.

Trabajo por tareas concretas y reviso las propuestas mediante lectura del código y comprobaciones del resultado.

  • Apoyo al desarrollo
  • Revisión de código
  • Documentación
  • Preparación de pruebas

04 / FORMACIÓN Y CERTIFICACIONES

Una base técnica.
Y seguir aprendiendo.

Formación académica, práctica y cloud. Las certificaciones obtenidas y las que preparo aparecen diferenciadas.

2026 — EN CURSO

Bachelor en Informática

UniPRO Online · Andorra

Finalización prevista: 2028.

2023 — 2025

Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma

Digitech FP · FP Superior

Nota final: 9,17. Proyecto: Verinogar.

CERTIFICACIÓN OBTENIDA

AWS Certified Cloud Practitioner

Fundamentos de servicios y conceptos cloud.

Solutions Architect – Associate: en preparación.

FORMACIÓN CLOUD Y DATOS

AWS re/Start & Machine Learning

Fundación Altius · 420 h.

Saturdays.AI · 160 h. Premio al mejor uso de datos con RentwAIs.

2024 — 2025

Programación en 42 Madrid

Aprendizaje práctico, ejercicios y revisión entre compañeros.

Piscina realizada en 2024.

2008 — 2011

Título Superior en Detective Privado

Universidad Camilo José Cela

Formación universitaria habilitante.

Idiomas: español nativo · inglés B1.

Ver credenciales en Credly (nueva pestaña)

05 / SOBRE MÍ

Entender primero.
Después,
construir.

Javier López

Sectores distintos.
La misma forma de trabajar.

Mi recorrido empezó en investigación privada y pasó por el sector inmobiliario y el marketing digital. Aprendí a contrastar información, escuchar y explicar conclusiones a personas con necesidades distintas.

Hoy aplico esa base a los datos: entender de dónde vienen, comprobar que tienen sentido y ayudar a que un equipo pueda utilizarlos. La automatización me interesa como una forma de reducir trabajo repetitivo y hacer los procesos más consistentes.

Me gusta conectar la parte técnica con el problema que hay que resolver. Fuera del trabajo, la fotografía también me hace parar, observar y buscar otra perspectiva.

06 / CONTACTO

MADRID, ESPAÑA

¿Datos, automatización
y un buen equipo?

Me interesan equipos donde aportar en datos, cloud y automatización,
seguir aprendiendo y construir soluciones con recorrido.

javilopercoder@gmail.com

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