🇬🇧 English version 🖨 Print / Save as PDF

Álvaro GONZÁLEZ SÁNCHEZ

Backend & Data Engineer | Python · FastAPI · AWS · Azure · Databricks

Profiel

Backend en Data Engineer met een sterke achtergrond in Python, API-ontwikkeling en cloud-gebaseerde data-architecturen. Ervaren in het bouwen van schaalbare backend-toepassingen, automatiseringstools en CI/CD-pipelines (GitHub Actions, Jenkins/Groovy), het verwerken van tijdreeksdata en het automatiseren van complexe workflows. Combineert software-engineering met een analytische ingenieursmindset en jarenlange ervaring in modellering en data-intensieve projecten. Gedreven om robuuste, veilige en performante systemen te bouwen binnen een dynamisch team.

Werkervaring

Python Developer & Data Engineer 08/2025 – heden
Zelfstandig
  • Ontwierp, bouwde en beheer een productie-IoT/dataplatform — zeven projecten met serverless en gecontaineriseerde ingestie, een beveiligde Kafka device gateway, analytics-pipelines op AWS en Azure Databricks, en een AI-assistent (Claude API + MCP) — live op iot.gonzalezsanchez.dev (zie Projecten).
  • Gerund als een echt product: CI/CD, infrastructure as code, observability (Datadog, Grafana Cloud) en security-hardening op een eigen server; open-source-fixes gemerged in Pydantic en PynamoDB.
Freelance Data Engineer 02/2025 – 07/2025
Zelfstandig — Peru & Bolivia
  • Data-analyse en softwareontwikkeling voor projecten in Zuid-Amerika (milieu- en watersector).
  • Verwerking en analyse van discrete en continue datasets met Python.
Programmeur 03/2023 – 01/2025
Link / Manage Count-e — Leuven
  • Backend ontwikkeling en onderhoud van een schoolbeheersysteem met een complexe relationele database (350+ tabellen).
  • Automatisering van administratieve bedrijfsprocessen in samenwerking met multidisciplinaire teams.
  • Werkte met grote, gestructureerde datasets en droeg bij aan de stabiliteit en uitbreidbaarheid van het systeem.
Adviseur grond- en oppervlaktewater 03/2022 – 12/2022
Antea Group Belgium
  • Analyse van hydrologische data en modellering van grondwaterstromen.
  • Ruimtelijke analyses met ArcGIS Pro en QGIS.
  • Adviesrapporten voor beleidsmakers en bedrijven rond waterbeheer.
Zorg voor gezin 2019 – 2021
Onderzoeker – Hydrodynamische modellering 05/2013 – 08/2019
Vrije Universiteit Brussel
  • Hydrodynamische modellering van de Zeeschelde.
  • Ontwikkeling van numerieke modellen in Fortran.
Bijzonder Academisch Personeel (BAP) 11/2009 – 04/2013
Vrije Universiteit Brussel — Brussel
Assistent hydrologie en waterbouwkunde 06/2009 – 07/2009
Soresma — België
Hydraulisch ingenieur 08/2006 – 08/2007
Zorrilla Construcciones — Bolivia
Onderzoeksassistent & Assistent Programmeren 07/2004 – 07/2006
Universidad Mayor de San Simón — Bolivia

Projecten

IoT Monitoring Platformgithub.com/GonzalezSanchez/iot-monitoring-platform · iot.gonzalezsanchez.dev
Project 1a: Serverless Ingestion · 12/2025 – 01/2026
Python · AWS Lambda · API Gateway · DynamoDB · CloudFormation · GitHub Actions
  • Serverless REST API voor real-time ingestie van sensorgebeurtenissen (temperatuur, vochtigheid, bezetting, beweging) met drempelgebaseerde anomaliedetectie.
  • Clean layered architecture (models → services → repositories). Volledige infrastructuur als code met CloudFormation. Deployed naar AWS via CI/CD.
Project 1b: Gecontaineriseerde Ingestion · 01/2026 – 02/2026
Python · FastAPI · Docker · nginx · AWS DynamoDB · React · Cloudflare · OpenTelemetry · Datadog · Grafana Faro · GitHub Actions
  • Zelfde bedrijfslogica als 1a, heringezet als een gecontaineriseerde FastAPI-applicatie — demonstreert de scheiding van domeinlogica en infrastructuur.
  • Live op iot.gonzalezsanchez.dev via Docker Compose + Cloudflare tunnel. React dashboard met 30s auto-refresh en live event submission.
  • End-to-end observability geïmplementeerd met OpenTelemetry auto-instrumentatie en OTel Collector → Datadog APM: gedistribueerde traces met automatische DynamoDB child span detectie, log-trace correlatie en Watchdog anomaliedetectie — zonder handmatige instrumentatie.
  • Frontend observability met de Grafana Faro Web SDK (real-user monitoring: Web Vitals, errors, sessies) — sessiedata bracht een productie-serialisatiebug aan het licht die vervolgens gereproduceerd, gefixt en met regressietests afgedekt is.
  • Docker-images gebouwd en gepusht naar GitHub Container Registry bij elke merge naar main.
Project 2a: Behavior Analyzer (AWS Serverless) · 02/2026 – 04/2026
Python · AWS Step Functions · Lambda · Aurora Serverless v2 · EventBridge · Terraform · Secrets Manager · GitHub Actions
  • Serverless ETL-pipeline: haalt historische sensordata op uit DynamoDB, detecteert bezettingspatronen, temperatuurtrends en anomalieën, slaat resultaten op in Aurora Serverless v2 (PostgreSQL).
  • Volledige infrastructuur ingericht met Terraform. Draait op aanvraag om AWS-kosten te minimaliseren (~$15/maand actief, schaalt naar nul bij inactiviteit).
  • Unit-, integratie- en regressietests (pytest + moto); 80%+ coverage afgedwongen op elke push via GitHub Actions.
Project 2b: Behavior Analyzer (Data Engineering) · 04/2026 – 05/2026
Python · Apache Airflow · PySpark · dbt · AWS S3 · PostgreSQL · GeoPandas · Power BI · OpenTelemetry · Grafana Cloud · Jenkins (Groovy) · Terraform · Docker
  • Data engineering-pipeline met Medallion-architectuur (Bronze → Silver → Gold): raw Parquet (DynamoDB scan) → processed Parquet (gevalideerd, opgeschoond) → PostgreSQL serving layer via dbt (staging views + gematerialiseerde marts met source tests).
  • PySpark-analyses: bezettingspatroondetectie (window-aggregatie), temperatuurtrend-regressie (Spark SQL regr_slope), z-score anomaliedetectie (stddev_pop — medium ≥ 3, hoog ≥ 5), ruimtelijke hotspot-aggregatie per gebouw (GeoPandas, EPSG:4326).
  • Observability: OTel Collector → Grafana Cloud (Mimir metrics + Loki logs) — custom tellers per pipeline-fase, Airflow StatsD-metrics, PostgreSQL-metrics via postgres-exporter; pipeline-dashboard als code in de repo.
  • Georchestreerd door Apache Airflow (wekelijks schema). Gedeployed via een 9-staps Jenkins declaratieve CD-pipeline geschreven als Groovy Jenkinsfile (deploy- + destroy-pad, smoke tests). Infrastructuur ingericht met Terraform (S3 + IAM). Power BI-rapport ontsloten in de portfolio-frontend op iot.gonzalezsanchez.dev.
  • 94 unit tests (pytest + PySpark in-process). CI-pipeline met PySpark-tests (Java 17), Airflow DAG-tests, dbt parse en terraform validate — allemaal groen op elke push.
Project 2c: Behavior Analyzer (Azure Databricks Lakehouse) · 05/2026 – 06/2026
Python · PySpark · Azure Databricks · Delta Lake · Unity Catalog · dbt-databricks · ADLS Gen2 · Terraform · Databricks Asset Bundles · GitHub Actions
  • Lakehouse-pipeline op Azure Databricks: Bronze-ingestie via Auto Loader, Silver-transformatie met het Write-Audit-Publish-patroon (goede records idempotent ge-MERGEd, ongeldige records naar quarantine — nooit verwijderd), Gold-laag gebouwd met dbt-databricks incrementele modellen: z-score anomaliedetectie (|z| > 2.5), uurlijkse aggregaties, dimensionale modellen voor ruimten en gebouwen.
  • Volledige infrastructuur als code met Terraform: ADLS Gen2, Databricks-workspace (Premium), Access Connector (Managed Identity), Key Vault, Unity Catalog-metastore, SQL Warehouse, budgetalarm. Georchestreerd via Databricks Asset Bundles (DABs) — maandelijks schema, 1e van elke maand 06:00 Brusselse tijd.
  • Gold-laag live beschikbaar via FastAPI /lakehouse/* endpoints, zichtbaar in het portfoliodashboard op iot.gonzalezsanchez.dev.
  • 43 tests, 92% coverage. CI: ruff + mypy + pytest + dbt parse + bundle validate + terraform validate — allemaal groen op elke push.
Project 3: IoT Device Gateway (Kafka) · 07/2026
Python · FastAPI · Kafka (Redpanda) · aiokafka · DynamoDB · CloudFormation · Docker · Locust
  • Beveiligde device gateway, live in productie: device-registratie met bcrypt-gehashte API-keys, kortlevende JWT-sessietokens en per-device sliding-window rate limiting (configureerbaar per devicetype).
  • Async FastAPI-producer publiceert sensor events naar Kafka (Redpanda, keyed per device); een consumer group normaliseert berichten naar het gedeelde DynamoDB-contract met idempotente writes — poison messages gaan met volledige foutcontext naar een dead-letter queue.
  • Automatiseringstooling: CLI device-simulator (zelfregistrerende devices, JWT-refresh, statistieken per device) en een Locust loadtest-suite (steady vs. agressieve device-scenario's), geïntegreerd in de CI-pipeline. Gevalideerd tegen de productie-gateway: steady verkeer foutloos (0 failures), een agressief device afgeknepen op de 60/min-drempel zonder impact op andere devices, nul dead-letter entries onder load.
  • Infrastructure as code met CloudFormation (Devices-tabel + least-privilege IAM), gedeployed via GitHub Actions. 36 tests, mypy clean.
Project 4: AI Assistant (Claude + MCP) · 06/2026 – 07/2026
Python · Claude API (Anthropic SDK) · MCP · fastapi-mcp · FastAPI · SSE · slowapi · Docker · React
  • Conversationele AI-laag bovenop het live platform: Claude beantwoordt vragen over de echte sensordata door de REST-API's van het platform zelf aan te roepen, ontsloten als 7 read-only MCP-tools (fastapi-mcp, alleen intern Docker-netwerk).
  • Aparte FastAPI-service met een begrensde agent-loop (max. 8 stappen) op de streaming Claude API (Haiku 4.5) met de officiële MCP-client; antwoorden token-per-token gestreamd naar de React-chattab via Server-Sent Events.
  • Security by design: least-privilege container (alleen de Anthropic-key — geen AWS/Databricks-credentials), read-only tool-allowlist, rate limiting per IP achter Cloudflare, begrensde tokens en historie, generieke foutmeldingen.
  • 12 tests (agent-loop, MCP-client, API) tegen fakes — CI heeft geen netwerk en geen API-key nodig. Live op iot.gonzalezsanchez.dev.

Open Source

Pydantic · 10B+ downloads
Python · mypy-plugin
  • Bug fix: onbekende mypy-plugin-configuratiesleutels werden stilzwijgend genegeerd; validatie en duidelijke waarschuwingen toegevoegd voor zowel pyproject.toml als .ini-formaat, met testdekking. · PR #13149
PynamoDB · 2k+ stars
Python · AWS DynamoDB
  • Bug fix: Enum-waarden werden onterecht afgewezen als standaardwaarde voor modelattributen door een onvolledige typevalidatielijst. · PR #1302

Opleiding

Master Water Resources Engineering
KU Leuven
2009 · Magna cum laude
Enterprise Java Ontwikkelaar
VDAB
2021–2022
Bachelor Ingenieurswetenschappen
Univ. Mayor de San Simón (Bolivia)
2004
Specialisatie Milieubeheer
Universidad de Beni (Bolivia)
2007
Effective Scientific Communication (6 ECTS)
Vrije Universiteit Brussel
2014
Statistics for PhD Students (6 ECTS)
Vrije Universiteit Brussel
2012

Certificaten (2025 –)

LinkedIn · Databricks Certified Data Engineer Associate Cert Prep
LinkedIn · Data Engineering with dbt
LinkedIn · PySpark
LinkedIn · Mastering Observability with OpenTelemetry
LinkedIn · Monitoring and Observability with Datadog
LinkedIn · Apache Airflow
LinkedIn · Claude AI: Data Analysis, Programming, MCP
LinkedIn · Build with AI: API with CI/CD in Claude Code
LinkedIn · Build REST APIs with FastAPI
HarvardX · Intro to Data Science with Python
Microsoft · Power BI: Data Models & Reports

Volledige lijst op LinkedIn.

Vaardigheden

Backend & Development
Python, FastAPI, Flask, Groovy (Jenkins pipeline scripting), Java (Spring Boot), REST APIs, JSON, YAML, ETL-pipelines, CLI-tooling, OOP, TDD
AI / LLM Engineering
Claude API (streaming, tool use), MCP (server + client), fastapi-mcp, agent-loops, SSE, LLM-kosten- & misbruikbeheersing, verantwoord AI-ondersteund ontwikkelen (Claude Code)
Cloud & DevOps
AWS (Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB, Aurora Serverless v2, CloudFormation, Step Functions, EventBridge, Secrets Manager, CloudWatch, SNS) · Azure (Databricks, ADLS Gen2, Key Vault, Event Hubs, Monitor) · Terraform, Docker, Docker Compose, Kubernetes, Nginx, GitHub Actions, Jenkins (Groovy declaratieve pipelines), Cloudflare, Linux (Ubuntu-serverbeheer), CI/CD, IaC
Data Engineering
SQL (PostgreSQL, MySQL), MongoDB · PySpark, Databricks, Delta Lake, Unity Catalog, Pandas, NumPy, Scikit-learn, GeoPandas · Apache Airflow, dbt, Auto Loader, Databricks Asset Bundles, ETL/ELT · Grafana Cloud, Power BI, Tableau
GIS
ArcGIS Pro, ArcGIS API for Python, QGIS, FME
Overige
Git, Scrum/Agile, JUnit, Maven, HEC-RAS, MODFLOW, Fortran

Talen

Spaans — moedertaal
Engels — C1
Nederlands — C1
Duits — A2
Frans — A2