AS. Hablemos

Hola, soy
Alejandra Sanchez.

Data Scientist con base en la Región de Murcia.

Convierto datos de negocio en decisiones. Tres años de consultoría internacional para multinacionales, y ahora busco un equipo donde cuidar el dato de principio a fin.

Ver mis proyectos Sobre mí
ASAlejandra Sanchez
Disponible para trabajar

Busco un puesto de datos en la Región de Murcia, cerca de Cartagena.

He trabajado en sectores comoConsumoPinturas e industriaAerolíneasSalud y nutrición
3 añosde consultoría de datos
5proyectos con multinacionales
+34.000usuarios segmentados con machine learning
2certificaciones Microsoft
Qué hago

Del dato en bruto a la decisión.

Lo que puedo hacer por tu equipo, no solo con qué herramientas.

Analizar y predecir

Modelos estadísticos y de machine learning para entender qué pasa, quién se va y cuánto vale cada decisión.

PythonSQLMachine LearningSupervivenciaMarkov

Construir plataformas de datos

Pipelines fiables, con calidad de datos, monitorización y documentación, que otros pueden mantener.

Microsoft FabricAzureDatabricksPySparkT-SQL

Contar con dashboards e IA

Dashboards que la gente usa y capas de IA que explican, sin inventar, lo que dicen los datos.

Power BIDAXDirect LakeAzure OpenAICrewAI
Sobre mí

Puente entre el negocio y los datos.

Soy Data Scientist formada en España y Suecia. He trabajado tres años en consultoría en Países Bajos, en equipos internacionales, para multinacionales de consumo, pinturas, aerolíneas y salud.

Lo que más me gusta es traducir lo que el negocio pregunta en lo que los datos pueden responder, decir con claridad lo que no pueden, y ver el impacto de mis decisiones a largo plazo. Por eso busco integrarme en un único equipo.

  • 3 años de consultoría de datos
    en un entorno internacional (Países Bajos).
  • Grado en Ciencia de Datos (UPV), con el último año en Chalmers University of Technology, Suecia.
  • Certificada por Microsoft: Fabric Analytics Engineer y Azure Data Scientist.
  • Resultados presentados a dirección (nivel EVP).
  • Español nativo · Inglés C1.
Proyectos seleccionados

Trabajo con impacto real.

Cinco proyectos con clientes internacionales. Abre cada uno para ver el reto y mi parte.

Estrategia · Finanzas Prudente Recomendado Agresivo
Multinacional de pinturas y recubrimientos

Cuánto vale vender en digital

Resultado: una oportunidad estratégica de cientos de millones de euros cuantificada a 2028 y presentada a nivel de Dirección (EVP).
Ver cómo lo hice
El retoNadie sabía cuánto valía realmente el comercio digital, ni cuánto podía valer.
Mi parteAnalista única: 3,5 años de ventas globales en Databricks, limpieza de datos y un modelo financiero de tres escenarios.
DatabricksSQLExcel
Machine Learning
Multinacional de nutrición · fidelización

Segmentar un programa de fidelización

Resultado: 6 segmentos accionables para más de 34.000 usuarios.
Ver cómo lo hice
El retoMarketing no sabía a quién hablar ni cuándo: quien deja de escanear puede haberse ido, o su bebé ha crecido.
Mi parteModelo híbrido de reglas, supervivencia, Markov y CatBoost, y 4 agentes de IA para repetir el análisis.
PythonCatBoostCrewAI
Ingeniería de datos Bronze · crudo Silver · limpio Gold · listo
Alianza internacional de aerolíneas

Una plataforma que se configura, no se reprograma

Resultado: 3 dominios migrados con el mismo framework; un dataset nuevo se añade sin tocar código.
Ver cómo lo hice
El retoDatos dispersos entre AWS S3 y SQL Server, extracciones manuales y sin visibilidad de fallos.
Mi parteLakehouse guiado por metadatos, pipelines, procedimientos T-SQL, monitorización, documentación de entrega y el dashboard del dominio de equipaje con Direct Lake.
Microsoft FabricPySparkPower BI
Optimización + IA Turnos que cumplen todas las reglas
Embotelladora de bebidas · fábrica en Países Bajos

Turnos de fábrica con un solver y una IA que explica

Resultado: un planificador explicable con simulaciones «¿y si…?». Objetivo del proyecto: liberar ~1–1,5 FTE de planificación semanal.
Ver cómo lo hice
El retoTurnos hechos a mano con Excel, con muchas reglas legales y de habilidades, y dependientes de una sola persona.
Mi parteModelo de datos, restricciones del solver (OR-Tools) y reglas sobre lo que la IA puede decir.
PythonOR-ToolsAzure OpenAI
Analítica de KPIs CRM ACRM B Un KPI común
Multinacional de alimentación y salud

Un idioma común para medir en 6 países

Resultado: marco de ~12 KPIs con lógica de cálculo documentada, que informó el despliegue por fases.
Ver cómo lo hice
El retoCada país medía distinto y usaba un CRM diferente, así que no se podían comparar mercados.
Mi parteAnálisis de qué KPIs se podían calcular con cada CRM, lógica de cálculo, un dashboard de ejemplo y una demo con Direct Lake.
Power BIDAXAnálisis de CRM
Trayectoria

Experiencia y formación.

Experiencia

2023 — 2026

Consultora de Datos · Portera B.V.

Consultoría analítica para grandes clientes: segmentación y CRM, ingeniería de datos, IA aplicada, presentaciones a dirección y traspaso de conocimiento.

2023

Prácticas en Ciencia de Datos · Innova-TSN

Machine learning y analítica predictiva para mejorar la segmentación de audiencias y el rendimiento de campañas.

Formación y certificaciones

  • Grado en Ciencia de Datos · UPV. Último año en Chalmers University of Technology (Gotemburgo). TFG: modelo de machine learning para la detección temprana del TDAH en niños.
  • Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate · 2024
  • Microsoft Azure Data Scientist Associate · 2024
  • Programa en IA e Innovación · Founderz School | Microsoft · 2024
Contacto

¿Buscas a alguien que cuide el dato de principio a fin?

Busco un puesto de datos (ciencia de datos, analítica o BI) en la Región de Murcia, cerca de Cartagena. Escríbeme y hablamos.

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