Juan Peñaranda

Ingeniero / Científico de datos con 2,5 años de experiencia en los sectores de telecomunicaciones, y reconciliación financiera. Experiencia en el desarrollo de pipelines de datos en Azure (Data Factory, Synapse y Databricks) y AWS (Lambda, Glue, S3, Athena) utilizando Python, PySpark, SQL, y el desarrollo de modelos de Machine learning e inferencia causal para la toma estratégica de decisiones de negocio. Logros a destacar, son la mejora de la métrica recall de un modelo de Churn al 80% y el desarrollo de una librería estadística en Python: pypi.org/project/juan-stats/

Data Scientist/Engineer, Nae Colombia Sas Aug 2023 – Present
●  Diseñé pipelines ETL para migrar datos del motor SQL de Yellowbrick a la nube utilizando AzureData Factory y Databricks siguiendo la arquitectura medallion. Los datos migrados a la nube permiten su uso para construir un modelo en Python para pronosticar el número de usuarios móvilque cambian de operador.
●  Desarrollé un modelo de churn utilizando XGBoost en Azure Databricks para Claro, logrando unamétrica de recall del 80%, en un dataset desbalanceado.
●  Análisis de regresión de supervivencia de Cox para usuarios convergentes (suscritos a servicios deTV, teléfono e internet) y usuarios no convergentes (suscritos a solo un servicio) usando Python. El análisis reveló que los usuarios no convergentes tienen un 19% mayor riesgo de churn en comparación con los usuarios convergentes.
●  Apoyé la creación/modificación de aplicaciones Frontend en Streamlit (Python) para modelos de Machine Learning, como un sistema de recomendaciones que sugiere las mejores horas y días para enviar mensajes promocionales a los usuarios actuales de la empresa de telecomunicaciones.

Data Analyst, Freelancer June 2023– June 2024
●  Desarrollé un gran dashboard de "Profit & Loss" en Power BI para una empresa de construcción enAtlanta, conectado a múltiples fuentes, incluyendo CRM, archivos de Excel y bases de datos deSnowflake. Esto implicó modificar código DAX complejo y consultas SQL en Snowflake para recuperar los datos de manera eficiente.

Data Engineer, Simetrik Oct 2022 – May 2023
●  Apoyé la implementación de pipelines ETL en AWS para los procesos de reconciliación financiera de Mercado Libre. Esto implicó automatizar la extracción de datos desde servidores SFTP y APIs, y transferirlos a buckets de AWS S3 utilizando AWS Lambda. La transformación de datos se realizó con scripts en Python ejecutados en AWS Batch, y se usaron consultas SQL complejas para manipular datos en tablas de Snowflake. Los resultados del proceso de conciliación financiera se visualizaron a través de dashboards de AWS QuickSight. El proceso automatizado manejó eficientemente la conciliación financiera de más de 10,000 transacciones.
●  Participé y gané el tercer lugar en el 'Hackathon Simetrik' construyendo un Chatbot entrenado en ladocumentación de preguntas frecuentes de la empresa usando la API de GPT-3.5, y Gradio como frontend. 

Data Analyst, Superlikers Feb 2022 – Sep 2022
●  Análisis de estadística descriptiva para campañas de marketing de lealtad para Essity (Tena) yPernord Ricard (Chivas Regal), desarrollando dashboards en Power BI con KPIs.
●  Limpieza y manipulación de datos utilizando Python para asegurar la integridad de los datos ymejorar la precisión del análisis. Utilicé métodos estadísticos básicos para identificar tendencias yoportunidades, permitiendo obtener insights basados en datos.

Economic Analyst, Porkcolombia Nov 2021 – Jan 2022
●  Análisis de elasticidad precio de la demanda para carne de cerdo y apoyé la investigación económica para la Asociación Colombiana de Porcicultores.
●  Realicé análisis de datos utilizando Excel y preparé presentaciones detalladas sobre tendencias del mercado e insights para la industria porcina.

Especialización en Econometría, Universidad Nacional Autónoma De México UNAM (2022)