Juan Manuel
Castillo Pinto
Ingeniero de datos sénior con más de 15 años diseñando y operando pipelines ETL, data warehouses y plataformas analíticas sobre SQL Server / SSIS / T-SQL en organizaciones de LATAM. Dominio profundo de modelado dimensional, optimización avanzada de consultas (índices Columnstore, compresión, particionado) y cargas de datos a escala de terabytes. Experiencia en sector financiero y bancario (BBVA: reportería regulatoria y modelado de datos de renta fija). Aplica IA/Ingeniería Agéntica como diferencial en datos: arquitecto de Hypatia (agente que convierte lenguaje natural a T-SQL en tiempo real) y del proyecto SQLCoder-SAPB1 (fine-tune de LLM sobre esquemas SQL Server). Familiarizado con el ecosistema Microsoft Fabric como evolución natural del stack SSIS/SSAS/Power BI dominado en producción. Actualmente cursando Maestría en Inteligencia Artificial (Universidad de La Salle).
- Ingeniería Agéntica sobre SQL Server: Arquitectura de Hypatia, plataforma donde un LLM traduce consultas en lenguaje natural a T-SQL optimizado, ejecutado por un agente .NET on-premise contra el SQL Server del cliente — 200+ consultas/día en 3 empresas con cero egreso de datos del perímetro corporativo.
- Fine-tuning LLM para datos: Proyecto SQLCoder-SAPB1 — fine-tune de Llama-3-SQLCoder-8B con QLoRA sobre esquemas reales de SQL Server (SAP Business One), generando pares NL→T-SQL para modelos financieros y de inventario; modelo consumido vía API por Hypatia.
- Pipelines ETL y automatización: Diseño de pipelines de ingesta (Python + .NET + SQL Server Agent) para conciliación bancaria, integración con DIAN y fuentes heterogéneas — procesando 8.000+ registros/mes con tasa de error <1% (desde ~12% manual).
- Integración de datos financieros: Servicios .NET para conexión con portales bancarios y entidades gubernamentales, manejando firma XML, SOAP/REST y confiabilidad transaccional en ambientes de alta regulación.
- Pipelines ETL a escala: Construcción de pipelines ETL (SSIS + servicios C# con BulkInsert) procesando conjuntos de datos de múltiples terabytes; programación vía SQL Server Agent — reduciendo la ventana de carga nocturna de ~6 horas a 45 minutos.
- Data warehouse y modelado dimensional: Diseño end-to-end de DWH con esquemas estrella/copo de nieve y cubos OLAP (SSAS); extracción desde fuentes ERP (SAP R3) con datos financieros, de producción y ventas de múltiples clientes empresariales.
- Optimización SQL Server: Ajuste avanzado de consultas, estrategia de índices (Clustered, Non-Clustered, Columnstore) y compresión de tablas en bases de datos con tablas individuales >500 GB — mejoras de rendimiento de órdenes de magnitud.
- BI y reportería: Entrega de 40+ dashboards en Power BI, SSRS y Tableau alimentados por pipelines automatizados; acceso self-service a datos consolidados de producción, ventas y finanzas.
- ETL regulatorio bancario: Diseño e implementación de pipelines SSIS para consolidar y transformar datos de productos de renta fija, cuentas corrientes y operaciones de tesorería — datos consumidos por la reportería regulatoria SUDEBAN (Superintendencia Bancaria).
- Modelado de datos financieros: Diseño de esquemas relacionales y procesos de carga para instrumentos de deuda y posiciones de inversión, garantizando integridad referencial y trazabilidad de cada operación bajo estándares de auditoría bancaria.