About Hugo
Data Engineer con sólida base matemática y experiencia práctica en el diseño de sistemas de datos escalables, flujos de
automatización y pipelines de validación en la nube. Especializado en transformar datos complejos y no estructurados en arquitecturas
fiables y orientadas a producción que mejoran el control operativo y la toma de decisiones. He liderado automatizaciones de alto
volumen (50K+ registros) y desarrollado plataformas internas que procesan 20K+ entradas mensuales. Combino profundidad técnica
con razonamiento analítico estructurado para diseñar sistemas robustos y escalables.
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Experience
- OpoDreamFounder (MVP)TECHNovember 2025 - Today (7 months)Madrid, SpainPlataforma en fase inicial para emparejamiento de vivienda entre opositores según variables de compatibilidad.• • Diseño de lógica de matching basada en horarios, hábitos y variables de convivencia.• • Desarrollo de MVP funcional y hoja de ruta inicial de lanzamiento.
- OpoMarketFounderPUBLISHINGNovember 2025 - Today (7 months)Madrid, SpainMarketplace C2C para que y entre• • Diseño e implemento la arquitectura técnica completa, automatizando flujos internos, estructuración de producto e integraciones externas.• • Construyo y gestiono un catálogo de 700+ productos, generando ~500 usuarios mensuales y facturación recurrente (~500€ último mes).• • Desarrollo y ejecuto estrategia SEO para incrementar tráfico orgánico y visibilidad del marketplace.• • Lidero la migración de Shopify a WordPress + Dokan para reducir costes y mejorar el control backend.
- ValumJunior Data EngineerJune 2025 - October 2025 (4 months)Empresa especializada en modelos automatizados de valoración inmobiliaria (AVM) para entidades financieras.• • Mantuve y optimicé pipelines de datos con Python, SQL y MongoDB para soportar procesos de valoración inmobiliaria a gran escala.• • Integré APIs externas para enriquecer datasets y mejorar la precisión en clusters geográficos heterogéneos.• • Diseñé un modelo cuantitativo de similitud para identificar inmuebles comparables en entornos con baja densidad de datos, garantizando coherencia estadística en informes para entidades bancarias.• • Automaticé procesos de reporting y estructuración de salidas JSON para optimizar flujos analíticos posteriores.
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