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Retrato de Carlos Corona

Carlos Corona

Diseño sistemas de datos que hacen útil la información compleja.

Data Engineer · Analytics Engineer · Applied AI

System / Profile

Estado

Activo

Ubicación

México · 2026

Foco

Data, Analytics & AI

Ahora

Data Engineer

SOURCE

  1. ingest
  2. model
  3. serve
  4. decision

Resumen profesional

Data Engineer · Analytics Engineer · Applied AI

México · Remoto / Internacional

Ahora

Data Engineer

Vascar Solutions

Experiencia

Data & Analytics

2023 → Actualidad

Formación

Ingeniería Física Industrial

Concentración en Data Science

Dónde he trabajado

  • Datos de marketing
  • Servicios financieros
  • Analítica de producto
  • Plataformas de datos
  • Sistemas de outbound
  • IA aplicada

Core

SQLPythondbtBigQueryAWSGCPAzureAirflowDataformFastAPIAPIsAnalytics

01 / Experiencia

Dónde lo apliqué

Ver experiencia

Vascar Solutions, Auronix y Totum Talent — con el trabajo, no solo el cargo.

ene 2026 — Actualidad

Vascar Solutions

Data Engineer

Consultoría de data engineering · staffing y luego project-based

México · Remoto

En Vascar he trabajado ambos modelos: primero staffing embebido con el equipo del cliente; después ownership project-based de una plataforma GCP / BigQuery. Distintos stacks, distinta forma de trabajar.

StaffingProject-basedAWSDynamoDBGlueAthenaAirflowGCPBigQueryDataformGoogle AdsMeta AdsWindsorGA4Medallion

Ver rol

feb 2025 — dic 2025

Auronix

MID Data Analyst, Servicios Financieros

México

Trabajé en la intersección de analítica, producto y operaciones de servicios financieros, modelando información conversacional y transaccional para reportes y decisiones.

AWSAthenaS3GlueRedpandadbtMetabaseSQL

Ver rol

ago 2023 — feb 2025

Auronix

Data Analyst, Outbound

México

Apoyé sistemas de outbound con reporting, colaboración en ELT y métricas de producto: mensajería, datos de comportamiento y analítica operativa.

SQLAmazon AthenaAirbyteAirflowAWS GlueS3

Ver rol

nov 2022 — ago 2023

Totum Talent

Database and Project Intern

Consultora de RH

San Pedro Garza García, Nuevo León, México

Apoyé funciones administrativas en una consultora de RH: Excel y Google Drive para el día a día, y presentaciones ejecutivas para socios y clientes.

ExcelGoogle DrivePresentations

Ver rol

Dominios profesionales

Plataformas de datos

Ingesta multi-fuente · modelado · confiabilidad

Analítica de marketing

APIs de paid media · analítica web · CSV / JSON · reporting a cliente

Servicios financieros

Mensajes · status · transacciones · métricas de producto

Sistemas de outbound

Mensajería · datos de comportamiento · analítica operativa

IA aplicada

Aplicaciones LLM · apoyo a decisiones · sistemas experimentales

Systems & Patterns

From source to decision

Sources

  • Google Ads
  • Meta Ads
  • CSV / JSON
  • Server / DB
  • Cloud

Pipeline

Consume

  • Dashboard
  • Report
  • Ops systems

Decision

INGEST

Aterrizar payloads desde las fuentes sin decidir todavía el significado.

  • Airbyte
  • APIs
  • Python
  • SourcesPor dónde entra el dato — ads, archivos, servidores, cloud.
  • PipelineCapas de una arquitectura de datos — de aterrizar raw a servir.
  • ConsumeDónde se usa — dashboards, reports, sistemas operativos.

Sistemas > herramientas

02 / Trabajo seleccionado

Qué construyo

Ver todo

Evidencia · sistemas profesionales

Cuando hace falta, el cliente no se nombra. Patrones de arquitectura y superficie de ingeniería — no el plano de una empresa.

Sistema profesional

2026

Plataforma de datos de marketing

Plataforma analítica multi-cliente que integra publicidad, analítica web y fuentes operativas en un warehouse y una capa de reporting unificados.

SOURCE
API de Meta Ads · API de Google Ads · GA4 · APIs propias · CSV · JSON · Windsor
SYSTEM
Ingesta → Bronze → Silver → Gold → Analytics
ENGINEERING
BigQuery · Dataform · modelos incrementales · assertions · backfills históricos
ROLE
Arquitectura · ingesta · modelado · confiabilidad en producción

Case study

Sistema profesional

2026

Pipeline incremental de identidad / transacciones

Hechos de identidad y transaccionales que llegan tarde — mensajes, eventos de status y transacciones — emparejados en el tiempo y procesados de forma incremental con control de costo. Cliente no publicado.

SOURCE
Mensajes · eventos de status · transacciones · registros de identidad · APIs JSON · archivos CSV
SYSTEM
Fuente → Match → Modelo incremental → Serve
ROLE
Modelado · incrementalidad · confiabilidad

Case study

Evidencia · personal / investigación

Sistemas con repositorio público o un experimento documentado.

03 / Acerca

Por qué pienso así.

De la Física a Data Engineering

Me formé como Ingeniero Físico Industrial, con concentración en Data Science: machine learning, principios de data science, y la matemática e infraestructura que los sostienen. Esa formación sigue marcando cómo trabajo con datos: entender el sistema, identificar sus restricciones, medir y después decidir.

Me sitúo entre ingeniería, analítica y la pregunta de negocio. Los pipelines y los modelos son el medio. El punto es una decisión que alguien pueda defender: a quién llamar, qué recomendar, qué dejar de hacer.

Me importa más el grain, lo incremental y si un número se puede reproducir que coleccionar herramientas. El data engineering es cómo practico eso hoy. No tiene que ser toda la identidad.

Fuera de los datos: viaje, negocio, ciudades, ciencia y los sistemas detrás de ellos.

También participo en la organización de Graffito Fest, un festival de hip hop y rap y torneo de freestyle en Monterrey. Empezó en 2025 de la mano de Melissa Corona; hemos tenido a Eptos y a Bizor.

Carlos Corona en la ceremonia del máster en la Universidad Complutense de Madrid
Madrid / 2025
  1. 2018

    Física

    Tecnológico de Monterrey · Ingeniería Física Industrial · concentración en Data Science

  2. 2023

    Datos / analítica

    Equipos de producto, outbound y finanzas

  3. 2025

    M.Sc. Data Engineering

    Universidad Complutense de Madrid · Azure (Storage, Catalog, OpenAI, Databricks)

    Ver el post

  4. Hoy

    Data Engineering

    Data Engineer como rol principal

03 / Acerca

Mide antes de optimizar

05 / Stack

Herramientas que uso

AWS, GCP y Azure: he trabajado en las tres. El inventario es tooling, no un muro de certificaciones.

TOOLING

SOURCE

  • APIs
  • S3
  • Athena

INGEST

  • Airbyte
  • Airflow

TRANSFORM

  • dbt
  • Dataform
  • SQL

SERVE

  • FastAPI
  • Metabase
  • Streamlit
AWSGCPAzureBigQueryDatabricksAthenaPython

06 / Contacto

Abierto a conversar sobre Data Engineering, Analytics Engineering, Applied AI y proyectos que necesiten esa mezcla. El correo es la vía más fiable.

carloscorona99@gmail.com→