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Creación de pipelines en la infraestructura de GCP para el consumo de datos en producción. Habilitación de DataFlow o Dataproc para proceso de Ingesta y lectura de datos provenientes de BigQuery, Azure, AWS y conexiones SFTP. Implementación de datos parquet y tablas delta, leyendo datos desde un bucket en otra nube, e ingestándolos en otro datawarehouse. Uso de PySpark y control de versiones a través de terraform implementado en Github.

Creación de API’s para obtención de respuestas JSON acorde a las características solicitadas, utilizando el servicio de API Gateway de AWS con ayuda de SQS. Elaboración de modelos de recomendación de productos utilizando algoritmos de Machine Learning, actualmente implementados en App y Web con SageMaker. Automatización de reportes con Lambda (servicio AWS) y su posterior anexo a Tableau a través de consultas en AWS Redshift.