Eduardo Rubén Bernal Puente
Data & Analytics Engineer · Estudante de Ciência de Dados no ITAM
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Resumo
Estudante de Ciência de Dados no ITAM com experiência prática em Engenharia de Dados e Analytics no ecossistema do Mercado Pago, no Mercado Livre. Projeto pipelines ETL/ELT, modelos de dados em BigQuery, produtos de dados internos e fluxos analíticos; em paralelo, desenvolvo projetos de machine learning e computação paralela. Sólido em SQL, Python, TypeScript/JavaScript, arquitetura de dados e execução multifuncional.
Experiência
Mercado Livre · Mercado Pago Point · Cidade do México
- Projeto e mantenho pipelines ETL/ELT para o Mercado Pago Point com SQL avançado, BigQuery e uma plataforma interna de orquestração, sustentando analytics e relatórios operacionais confiáveis.
- Contribuo para a migração da arquitetura de dados para um novo ambiente de backend, redesenhando fluxos produtor-consumidor e camadas de dados sem quebrar a compatibilidade nem a qualidade a jusante.
- Modelo e valido datasets nas camadas de warehouse, relatórios e operação, mantendo consistência entre BigQuery, dashboards de negócio e aplicações internas.
- Desenvolvo uma plataforma interna de dados com Next.js 16, Firebase Functions, Firestore, BigQuery e integrações com Google Sheets para centralizar fluxos operacionais e acesso a dados.
- Mantenho documentação de arquitetura, changelogs e handoffs de migração para melhorar a transferência de conhecimento, a reprodutibilidade e a continuidade da equipe.
Formação
Universidad Iberoamericana · Cidade do México
- Diploma e certificado previstos para dezembro de 2026.
Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) · Cidade do México
- Disciplinas relevantes: Machine Learning, Inteligência Artificial, Computação Paralela, Estruturas de Dados Avançadas, Bancos de Dados NoSQL, Estatística e Algoritmos.
- Foco acadêmico: engenharia de dados, machine learning, visão computacional e computação paralela.
Liderança e atividades
DataLab ITAM · Cidade do México
- Liderei a execução técnica do ECOBOX AI, um sistema de visão computacional para classificação de resíduos, coordenando pesquisa e implementação na comunidade estudantil.
- Coordenei o planejamento de pesquisa, a documentação técnica e a colaboração entre iniciativas estudantis de ciência de dados.
- Apliquei Python, SQL, machine learning e análise de dados a projetos com impacto social e de sustentabilidade.
AIESEC ITAM · Cidade do México
- Liderei uma equipe de três pessoas ao longo do pipeline de atração à realização, definindo prioridades, acompanhando KPIs e conduzindo 1:1 recorrentes.
- Coordenei campanhas de divulgação e a comunicação em inglês com stakeholders internacionais.
- Apoiei nove realizações de voluntariado internacional e melhorei o acompanhamento do pipeline de participantes.
AIESEC ITAM · Cidade do México
- Apoiei oito voluntários internacionais desde antes da chegada até a execução do projeto local e o acompanhamento.
- Coordenei com ONGs locais para alinhar os projetos aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável, à logística e à segurança dos participantes.
- Fortaleci a comunicação intercultural, a coordenação com stakeholders e a resolução de problemas em ambientes dinâmicos.
Projetos selecionados
Ditado push-to-talk local, offline e privado para Windows 11 (ES/EN): atalho global, reconhecimento de voz no dispositivo e texto inserido no app em foco.
Fluxo completo de ingestão, limpeza e relatório de CSV com testes automatizados, CI, documentação operacional e testes de carga.
Bag-of-Words serial e paralelo com MPI em C++17, com particionamento round-robin e balanceado por tamanho, conteinerizado com Docker.
Protótipo interpretável de probabilidade de defesa sobre 577 chutes rotulados da Copa do Mundo 2022.
Sistema de visão computacional para classificação de resíduos, liderado tecnicamente dentro do DataLab ITAM.
Habilidades técnicas
- Analytics e ML: Machine Learning, Computer Vision, Statistics · Monte Carlo, Power BI · Excel, Data architecture, Documentation & handoffs.
- Dados e nuvem: BigQuery, ETL / ELT design, Pandas · NumPy, scikit-learn, PostgreSQL, MongoDB · Cassandra, Firebase / Firestore, Google Sheets integrations.
- Engenharia: Next.js 16, Git · GitHub · CI, Docker, Linux, MPI, REST APIs, Astro · Tailwind.
- Linguagens: Python, SQL, TypeScript / JavaScript, C++17.
Certificações
- Anthropic certification (in progress) — Anthropic (Em andamento)
- AWS Academy program (in progress) — AWS Academy (Em andamento)
- DataCamp certification track (in progress) — DataCamp (Em andamento)
- Artificial Intelligence Diploma Program — Universidad Iberoamericana (Prevista)
Idiomas
- Espanhol — Nativo
- Inglês — Proficiência profissional