Javier Giordano
v2026.09
Data Scientist & Consultor en Innovación
disponible
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mail[email protected]
webjaviergiordano.com.ar
in/javier-giordano
langES · EN B1/B2
// perfil
Llevo más de 15 años moviéndome entre tecnología, datos y negocio — y esa mezcla rara terminó siendo mi mayor activo.
Mi carrera pasó por diseño, data science, la gerencia general de una pyme, la coordinación de equipos de análisis en el sector público y proyectos para clientes como HSBC. Lo que más me gusta hacer es ser el punto de contacto entre la tecnología y las personas que tienen que usarla o decidir con ella — entender qué necesita realmente una organización antes de proponer cualquier solución, y después construirla, iterarla, y mejorarla.
// experiencia
Data Analyst BI Sr
@ AdecoAgro
- Relevamiento de necesidades con áreas de negocio y traducción a soluciones de datos concretas (Power BI, ETL, arquitectura).
- Optimización de la arquitectura de datos corporativa: migración de métricas DAX a Power Query (M) y delegación a Microsoft Fabric para resolver cuellos de botella en reportes de alto volumen.
- Diseño e integración de sistemas multi-agente y automatizaciones con IA para productos de valor agregado interno.
- Integración de modelos de IA para análisis de datos no estructurados, priorizando ejecución local para control y privacidad.
- Capacitaciones de adopción de IA a equipos no técnicos.
- Auditoría de consultoras externas y participación en decisiones de arquitectura del modelo de datos corporativo.
Data Scientist
@ Soko Solutions
- Desarrollo de herramientas en Python para procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Generación de reportes automatizados implementando LLMs.
- Prompt engineering aplicado a flujos de análisis de texto.
Coordinador — Análisis de Datos SSPPBE
@ GCBA
- Coordinación de un equipo de 6 personas para el desarrollo de dashboards y reportes en Power BI con alcance transversal a todas las áreas del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires.
- Relevamiento con áreas cliente para traducir necesidades de negocio en soluciones de datos concretas.
- Definición de modelos de datos y estrategias de ETL adaptadas al nivel de madurez de cada área.
- Desarrollo de KPIs e insights para la toma de decisiones basada en evidencia.