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Construiré pipelines de datos de producción para tu aplicación de ai y rag
India
Ingeniero de datos
Acerca de este Servicio
¿Pensando en agregar AI a tu negocio pero no estás seguro si tus datos están listos?
La mayoría de las pymes se lanzan a proyectos de AI solo para chocar con la misma pared: datos dispersos, sin pipelines, sin una arquitectura clara. La AI sin una base de datos limpia fracasa, lentamente y de manera costosa.
Ayudo a las pymes a tener la base correcta antes de gastar en herramientas o modelos de AI.
Lo que obtienes:
- Una auditoría clara de tus fuentes de datos actuales, calidad y brechas
- Un diagrama de arquitectura adaptado a tu caso de uso de AI o RAG
- Un informe de recomendaciones de plataforma (Snowflake, Airflow, dbt, bases de datos vectoriales) elegido para tu stack y presupuesto
- Recomendaciones de diseño de pipelines ETL que cualquier ingeniero puede usar para construir
Por qué trabajar conmigo:
- Experiencia práctica en ingeniería de datos: Snowflake, Airflow, dbt, Python, SQL, Terraform, CI/CD
- He diseñado infraestructura de datos real en producción, no solo presentaciones
- Entregables escritos claros, sin jerga técnica
Ideal para: pymes que exploran aplicaciones de AI, RAG o LLM y necesitan un plan construible, no solo charla de consultoría.
No estás seguro de qué paquete encaja? Envíame un mensaje describiendo tu situación y te indicaré el adecuado o crearé una oferta personalizada.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
No estoy seguro de qué paquete necesito, ¿puedes ayudarme?
Por supuesto. Envíame un mensaje describiendo tu negocio, tus fuentes de datos y qué esperas hacer con AI. Recomendaré el paquete adecuado o crearé una oferta personalizada según tu situación. La mayoría de los compradores encuentran que una charla rápida ahorra tiempo y les proporciona un entregable más adecuado.
¿Necesito tener datos ya, o puedes ayudar si apenas estamos empezando?
Ambas opciones funcionan. Si tienes datos, auditaré lo que tienes y detectaré las brechas. Si estás en las primeras etapas y aún estás definiendo qué recopilar, mapearé la base de datos que necesitas para alcanzar tus metas de AI. Dime en qué punto estás y partiremos de allí.
¿Qué quieres decir con "preparación para AI"? Mi negocio no hace aprendizaje automático.
No necesitas ML para requerir preparación para AI. Si estás considerando chatbots, RAG sobre tus documentos, copilotos internos o cualquier herramienta basada en LLM, tus datos deben estar estructurados, accesibles y limpios. La auditoría identifica si tus datos pueden soportar esos casos de uso hoy y qué arreglar si no pueden.
¿Recibiré algo que pueda entregar a un desarrollador para que construya?
Sí. Los paquetes Estándar y Premium incluyen diagramas de arquitectura y recomendaciones de diseño ETL lo suficientemente específicos para que cualquier ingeniero de datos competente pueda usarlos como especificación de construcción. Los entregables son neutrales en cuanto a proveedores, así que no estás obligado a contratarme para la implementación.
¿También puedes construir el pipeline después de la fase de diseño?
Sí, muchos clientes me contratan para implementar lo que hemos diseñado juntos. Después de la entrega, puedo enviar una oferta personalizada para la fase de construcción con alcance y precio basados en el plan. Así comienzas con poco, validas el plan y luego te comprometes con la construcción con total claridad.
¿Con qué herramientas y plataformas trabajáis?
Snowflake, Airflow, dbt, Python, SQL, Terraform y principales bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, pgvector). Para la nube, manejo AWS, GCP y Azure. El informe de recomendaciones compara opciones para tu caso de uso específico en lugar de forzar una pila única para todos.
¿Cómo nos comunicamos durante el proyecto?
Usaremos el sistema de mensajería de Fiverr para el intercambio escrito, y las reuniones de consultoría pueden hacerse mediante videollamada (programada con tu herramienta preferida). Compartiré borradores a mitad del proyecto para que puedas dar tu opinión antes de la entrega final — sin sorpresas al final.

