Ander Garro Abrain

PricePro-ren garapena eta modernizazioa; erregaien txikizkako salmentaren sektorerako prezioen enpresa-plataforma multi-tenant bat da. Lanak datu-ingeniaritza (PostgreSQL → Snowflake, migrazioak, optimizazioa), C#/.NET backend-a, AWS azpiegitura serverless, Snowflake-ko segurtasuna eta automatizazio operatiboa uztartzen ditu.

• PostgreSQL → Snowflake modernizazio multi-tenantaren arkitektura erabaki zuen eta azpiegitura OPS taldearekin diseinatu zuen, tenant berrien altaren automatizazioa barne.
• PostgreSQL-ko datuen artxibatzea garatu zuen C#-n AWS Fargate-rekin; JSON fitxategiak sortzen ditu, Snowflake-n stage orkestratuen bidez ingeritzen direnak.
• Txosten ugariren eta haien datuak aurrez kalkulatzen dituzten C#-ko eguneroko prozesuen optimizazioa, PostgreSQL eta Snowflake konputazio-beharraren arabera konbinatuz, exekuzio-denbora nabarmen murriztuz.
• Python tresnak gertaera-taulen belaunaldi zaharrak eta berriak bateratzeko, ehunka tenant-eskema eta ehunka milioi erregistro balidatuz.
• Aplikazioen migrazio masiboa Snowflake-ko key-pair autentifikaziora eta tenant bakoitzeko erabiltzaile eta rolen proposamen baten diseinua.
• C#/.NET mikrozerbitzuen eta AWS Lambda funtzioen garapena eta mantentzea hainbat arlo funtzionaletan (prezioak, estrategiak, marjinak, bolumenak, txostenak, entitlements, jakinarazpenak).
• Ikerketa teknikoak, arkitektura-proposamenak, inplementazio-planak eta QA ebidentziak talde banatuentzat.

Backend- eta datu-garapena inbentarioaren balorazioko eta kostu-kontabilitateko enpresa-sistema nagusi batean. Aplikazio zaharren modernizazioa cloud-native arkitekturetarantz, SQL karga-lanen migrazioa Oracle eta DB2tik Snowflake-ra eta Java/Spring zerbitzuen garapena.

• Parte-hartzea Snowflake-ko datu-arkitekturaren berrantolaketa egituratzen.
• Kostu-kontabilitateko funtzionalitate berriak multinazional osorako, hala nola hiperinflazioaren tratamendua Turkian eta Argentinan, zergen egokitzapena herrialde guztietarako eta gainerakoei banatzen dieten herrialde buruetako (Espainia eta Txina, adibidez) balorazioa, horretarako azpiegitura zabalduz.
• Java backend zerbitzuen garapena eta mantentzea (17tik 23rako bertsioak, zerbitzuaren arabera) Spring Boot, REST API eta batch prozesuekin.
• Hainbat modulutan banatutako negozio-logika konplexua duten aplikazio zaharren analisia eta refaktorizazioa.
• Ekarpena SQL logika Oracle eta DB2tik Snowflake-ra migratzen, datuen koherentzia zainduz.
• Lana Kafka, edukiontziak (Docker, Kubernetes), CI/CD eta Grafana eta Graylog bidezko monitorizazioarekin.

Ikerketa aplikatua eta ingeniaritza zentro teknologiko batean: muturretik muturrerako datu-zientzia irtenbideak industria- eta merkataritza-erabilera kasu errealetarako, ingestiotik eta aurreprozesamendutik machine learning ereduetaraino eta horiek hodeiko (AWS) eta on-premise plataformetan integratzeraino.

• Anomalien detekzioa makineria industrialaren denbora-serieetan, mantentze prediktiborako.
• Bezeroen portaeraren analisia, segmentazioa eta churn-aren iragarpena AWSko azpiegitura analitikoarekin.
• Eroskirentzako salmenta-aurreikuspen ereduak denda, produktu, kategoria eta promozio bakoitzeko.
• Ekarpena on-premise IoT azpiegitura industrial bati, denbora errealeko ingestio eta analitikarako, Kafka, Storm eta Spark-ekin.

Datu-ingeniaritza BBVArentzako datu finantzarioen enpresa-mailako Big Data plataforma batean: ETL prozesuak, ingestio-fluxuak, datu-modelizazioa eta, batez ere, banku-informazioaren bolumen handietako datuen kalitatea, prozesamendu banatuarekin.

• Datu finantzarioetarako ETL prozesuen eta ingestio-fluxuen garapena Spark-ekin.
• Datuen kalitate-balidazioak (osotasuna, motak, nuluak, erreferentzia-koherentzia, negozio-arauak, erregistro anomaloak).
• Ondorengo analisietarako datu-multzoen prestaketa eta datu finantzarioen ereduei laguntza.

Konputazio zientifikoa Python-en: muga-baldintzak dituzten problema matematikoak Elementu Finituen Metodoaren (FEM) bidez ebazteko tresnak, esys-escript / Finley ingurunean, eta Apache Spark muga-baldintzen kalkuluetarako behar zen datu-prozesamenduaren ardatz gisa.

• Software zientifikoaren garapena Python-en eta eredu matematikoen inplementazioa.
• Elementu Finituen Metodoarekin lana, mugako balioen problemetarako.
• Datu-prozesamendu banatua Spark-ekin, muga-baldintzen kalkuluen zati nagusi gisa.

Laguntza zientifiko eta teknikoa ESAren Mars Express misioko Visual Monitoring Camera (VMC) kamerari: irudien prozesamendua eta analisia, behaketa-datuekin lan egiteko tresnak eta Marteko atmosferaren azterketa (hodeien morfologia, dinamika atmosferikoa, aerosolak eta txapel polarrak).

• VMC kameraren irudien prozesamendua eta analisia, haien ustiapen zientifikorako.
• Behaketa-datu multzoekin lan egiteko tresnen garapena.
• Laguntza eragiketa zientifikoetan eta behaketen plangintzan.