Carlos Corona
Data Engineer · Analytics Engineer · Applied AI
System / Profile
Estado
Activo
Ubicación
México · 2026
Foco
Data systems
Ahora
Data Engineer
SOURCE
Resumen profesional
Data Engineer · Analytics Engineer · Applied AI
México · Remoto / Internacional
Ahora
Data Engineer
Vascar Solutions
Experiencia
Data & Analytics
2023 → Actualidad
Formación
Ingeniería Física
→ Data systems
Dónde he trabajado
Core
01 / Experiencia
Dónde lo apliqué
Vascar Solutions, Auronix y Totum Talent — con el trabajo, no solo el cargo.
ene 2026 — Actualidad
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.
feb 2025 — dic 2025
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.
ago 2023 — feb 2025
Data Analyst, Outbound
México
Apoyé sistemas de outbound con reporting, colaboración en ELT y métricas de producto: mensajería, datos de comportamiento y analítica operativa.
nov 2022 — ago 2023
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.
Dominios profesionales
Plataformas de datos
Ingesta multi-fuente · modelado · confiabilidad
Analítica de marketing
Paid media · analítica web · reporting a cliente
Servicios financieros
Cobranza · conversaciones · transacciones · métricas de producto
Sistemas de outbound
Mensajería · datos de comportamiento · analítica operativa
IA aplicada
Aplicaciones LLM · apoyo a decisiones · sistemas experimentales
Sistemas > herramientas
02 / Trabajo seleccionado
Qué construyo
Cuando hace falta, el cliente no se nombra. Lo que publico es la arquitectura.
Sistema profesional
2026
Plataforma analítica multi-cliente que integra publicidad, analítica web y fuentes operativas en un warehouse y una capa de reporting unificados.
Sistema profesional
2026
Datos tardíos, matching temporal y procesamiento incremental con control de costo — cliente no publicado.
Sistemas con repositorio público o un experimento documentado.
IA aplicada · plataforma de datos
01Un sistema conversacional de cobranza junto a un pipeline Bronze → Silver → Gold y un dashboard de métricas.
ML científico
02Reducir un espacio teórico de formulaciones con datos sintéticos informados por física, modelos sustitutos y priorización de experimentos.
03 / Acerca
Por qué pienso así.
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.
2018
Física
Tecnológico de Monterrey · Ingeniería Física Industrial · concentración en Data Science
2023
Datos / analítica
Equipos de producto, outbound y finanzas
2025
M.Sc. Data Engineering
Universidad Complutense de Madrid · Azure (Storage, Catalog, OpenAI, Databricks)
Hoy
Sistemas de datos
La ingeniería como medio principal
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
INGEST
TRANSFORM
SERVE
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→