PAULA VALLEJO.

Diseño e implementación de la Unidad de Inteligencia de Datos: gobernanza, arquitectura de pipelines y más de 14 aplicaciones en producción. Migración crítica de la capa operativa (MongoDB) a un Data Warehouse curado (PostgreSQL). ETL de hormigón: ~3.200 líneas en producción, 15 estaciones meteorológicas. Dashboard KPIs Geotecnia: 21 páginas, ~10 usuarios. Liderazgo de equipo de 2 data scientists.

Backend Django para solución de Computer Vision: GraphQL, PostgreSQL geoespacial, protocolo MQTT para telemetría de sensores en tiempo real. Despliegue en Docker. Migración de ~50GB de telemetría histórica desde AWS S3 hacia GCP sin interrumpir la operación productiva.

Pipeline ETL end-to-end para ingesta de datos de comercio exterior del vino desde 7+ fuentes internacionales (Eurostat, World Bank, OECD, WTO, Comtrade). Procesamiento paralelo con Dask sobre GCP. Coordinación de equipo distribuido en 5 países.

TFM: modelo de predicción de precios de vino a partir de imágenes de etiquetas, combinando VGG-16, SVM y CNN. Consolidación de años de aprendizaje autodidacta en credencial formal de ciencia de datos.

Plataforma de estadísticas de exportación de vino (intelvid.la). Análisis de datos, construcción de modelos de precios, gestión comercial con gerentes de exportación de viñas chilenas. Primer puente real entre el mundo analítico y los datos de negocio.

Gestión de cartera y asesoría a clientes con patrimonio administrado de CLP 15.000 MM. Una rama que parecía alejada de la ciencia, pero que entrenó el músculo analítico con datos financieros reales.

Formación en ingeniería forestal con tesis sobre caracterización y tipificación de productores de la VII Región usando estadística multivariable en SPSS. Aquí se plantó la semilla del análisis de datos.