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CV · Finanzas y datosCorte a octubre 2026

Davirson Novoa Ramírez

Finance Data Analyst · Financial BI Analyst · Analytics Engineer

Encuentro la variación, llego a su causa raíz, dejo el control corriendo solo y lo explico donde se decide. Las cuatro cosas, sin traductor entre el negocio y el dato.

Bogotá, Colombia · GMT-5 · 100% remoto · Inglés de trabajo a diario con EE. UU. y Europa · Español nativo

  • 15+países cuyo cierre y forecast de SG&A controlo, desde HQ
  • 60 h/mesde trabajo manual eliminadas en tesorería (10 por analista)
  • 2 ascensosen 26 meses en SLB: de tesorería a especialista de facturación
  • 95 Mregistros de crédito procesados en un portátil

Perfil

Finance Data Analyst y dueño del cierre y forecast de SG&A de más de 15 países, desde HQ. Economista formado en tesorería, facturación bajo SOX y FP&A, que construye los datos que el negocio necesita en vez de esperarlos: Python, SQL y Power BI sobre operaciones reales. En paralelo opero un warehouse PostgreSQL con dbt, 89 pruebas automáticas de calidad y un modelo semántico de Power BI versionado como código, y un sistema de decisión crediticia sobre más de 64 millones de registros con diez gates de gobierno. Cada cifra técnica de mi sitio enlaza al repositorio que la produce.

El rol cruzado

Contrátame por lo que ya hago en cada rol financiero: construir el dato que el negocio necesita y que nadie más iba a construir. La ventaja no es saber Python — eso lo sabe muchísima gente. Es saber qué pregunta vale la pena responder antes de escribir la primera línea.

Experiencia

Neoris EPAM

Bogotá, Colombia · remoto

Business Consultant, FP&A

Mar 2026 — presente
  • Dueño del proceso de cierre y forecast de gastos SG&A de más de 15 países de América y el hemisferio oriental (India, Hungría, España, República Checa), desde HQ.
  • Respondo por el cierre mensual y la confirmación del forecast a nivel compañía, y explico cada variación contra plan y contra forecast anterior.
  • Aíslo el efecto cambiario en moneda constante y la inflación por moneda, para que la variación operativa se lea limpia.
  • Construí el reporting FP&A sobre Excel avanzado, Power Query, Power BI, MicroStrategy, JD Edwards y SAP.

SLB

Bogotá, Colombia · híbrido

Dos ascensos en 26 meses: de tesorería a especialista de facturación para Argentina y Brasil, con un practicante a cargo.

Especialista en Facturación (Argentina & Brasil)

Dic 2024 — Mar 2026
  • Responsable del reconocimiento de ingresos en SAP para Argentina y Brasil bajo controles Sarbanes-Oxley (SOX).
  • Supervisé y formé a un practicante del equipo de facturación.
  • Construí modelos y visualizaciones en Power BI para análisis de ingresos y tendencias.
  • Audité proyectos tecnológicos integrados, con trazabilidad de punta a punta y cumplimiento.

Analista de Tesorería

Oct 2024 — Dic 2024
  • Devolví cerca de 60 horas al mes al equipo — unas 10 por analista — automatizando el reporting manual de tesorería.
  • Automaticé la conciliación bancaria en SAP y la llevé a flujos de trabajo en Power Automate.

Practicante de Tesorería

Ene 2024 — Jun 2024
  • Detecté y cuantifiqué en Python los descalces cambiarios de los mercados latinoamericanos, identificando riesgos y oportunidades de cobertura.
  • Construí dashboards en Power BI para proyección de flujo de caja en 15+ países.
  • Automaticé reportes de transacciones bancarias en 10+ operaciones regionales.

LEE Javeriana

remoto

Asistente de Investigación

Jul 2023 — Dic 2023
  • Modelé datos del sistema de educación superior colombiano para estudios de evaluación de impacto.
  • Publiqué los resultados de la investigación en dashboards de Power BI.

Proyectos en operación

Código abierto y verificable; en Kairo, la prueba es el demo público. Nada de esto es un ejercicio de curso.

credit-risk-mlops

2026 — desplegado, puntúa en vivo

276,3 M USD en castigos evitables · AUC 0,7005 · 10 gates, y uno bloquea mi propio modelo

Sistema de decisión crediticia con gobierno de modelos — diseño y construcción

github.com/DavinsonR/credit-risk-mlops
  • Rechazar el 10% más riesgoso de la cartera de prueba habría evitado 276,3 M USD en castigos — 2,15 veces lo que logra un rechazo al azar — y el reporte publica también el contrapeso: 1.992 M USD de crédito sano que se renuncia.
  • Modelo de pérdida desplegado sobre 1,96 M de préstamos SBA 7(a): AUC 0,7005 fuera de tiempo, +0,0311 frente a una scorecard WoE interpretable, con error de calibración 0,0107. El segundo modelo, de acceso al crédito sobre 62,4 M de solicitudes HMDA, es el que el gate de equidad no deja promover; el estudio de evento corre aparte, sobre 93,4 M de solicitudes.
  • La primera medición dio 0,9461 y no era un modelo, era una fuga: «TermInMonths» se sobrescribe cuando el préstamo se liquida, así que el campo llevaba dentro el resultado. Quitarlo derrumba la ablación a 0,6621, y esa es la cifra que se publica.
  • Diez gates de promoción juzgados por código de salida, y uno está diseñado para bloquear mi propio modelo cuando no cumple el umbral.
  • El monitoreo detectó que la fuente cambió de vocabulario sin avisar: una variable dejó de significar lo mismo entre cortes y nadie se habría enterado sin el control.
  • El artefacto ONNX de producción puntúa en el navegador del lector, sin servidor y sin que ningún dato salga de la página.
PythonLightGBMscikit-learnoptbinning (WoE)MLflowONNXDuckDBpanderaDockerPower BI

market-data-medallion

2026 — en operación diaria

1.392 variantes con validación fuera de muestra · 48 activos al día · 89 pruebas de calidad antes de publicar

Plataforma de datos de mercado — diseño, construcción y operación

github.com/DavinsonR/market-data-medallion
  • Ingesta incremental por watermark desde 4 fuentes (Tiingo, Coinbase, Kraken, FX) hacia un warehouse PostgreSQL de tres capas: 48 activos y más de 58.000 velas, idempotente y reanudable.
  • 89 pruebas automáticas de calidad en dbt más 171 pruebas unitarias en Python; el pipeline falla antes de publicar un dato malo, no después.
  • Motor de backtesting sin look-ahead con validación out-of-sample 70/30 sobre 1.392 variantes de estrategia: la gran mayoría de las ganadoras in-sample no sobrevivió a la ventana ciega.
  • Descomposición cambiaria de ADRs latinoamericanos, separando el retorno de la empresa del movimiento de la divisa mediante la identidad (1+r_USD) × (1+r_FX) = (1+r_local).
  • Orquestación diaria en GitHub Actions con circuit breaker de rate limit, sobre infraestructura de costo cero.
PostgreSQLArquitectura medalliondbtPythonPrefectGitHub ActionsSupabasePower BI (TMDL / PBIP)Next.js

Kairo — producto multiusuario con datos sensibles

2026 — en producción · demo abierto

2.741 pruebas en 8 puertas de CI · 65 tablas y 46 vistas con seguridad por fila · demo público que nunca toca la base

Producto propio — diseño, construcción y operación

demo público, sin cuenta
  • Modelo multiusuario en Postgres con seguridad por fila en sus 65 tablas: la conversión exigió reconstruir 22 claves primarias que identificaban filas sin el usuario, y meter el usuario dentro de las claves foráneas para que el aislamiento no dependiera solo de la política.
  • Ocho puertas en CI juzgadas por código de salida: tipos, formato, lint, 2.741 pruebas, build, auditoría de dependencias, un guardia que busca datos personales en el artefacto ya construido, y una prueba de humo que exige que el rol anónimo sea denegado en las 111 tablas y vistas.
  • Demo público que corre las cinco pantallas reales sobre 120 días generados con semilla y no consulta la base ni una vez; una prueba recorre el grafo de importaciones en ejecución y falla si algún módulo alcanzable llega al cliente de datos.
  • Registro del día en un formulario y un botón, con ocho escrituras independientes, borrador y cola de envío en el teléfono para sobrevivir a la pérdida de señal, y un lector de números propio porque un campo numérico del navegador guardaba los gastos divididos por mil.
Next.js 16React 19TypeScriptPostgres (Supabase)RLSTailwindPWAVitest

Investigación

Investigación propia, construida en público con datos abiertos.

Inclusión financiera y crecimiento regional en Colombia

2026 — tesis radicada

19 fuentes públicas · 1.123 municipios · 160 especificaciones, cada una con su potencia

Tesis de Maestría en Economía, Javeriana — investigación reproducible de punta a punta

repositorio en GitHub
  • Descargador propio de datos abiertos con manifiesto verificable: diecinueve fuentes (Superintendencia Financiera, DANE, MinTIC, MEN, mapa nacional), conteo verificado contra la fuente, tipado por metadatos y sha256 por archivo.
  • Warehouse dimensional en dbt sobre DuckDB: dimensiones de departamento, municipio y periodo, inclusión financiera en formato largo por bloque de producto, y pruebas que cuadran el total departamental con la suma de sus municipios.
  • Claves geográficas resueltas al código DIVIPOLA con cobertura del 100 % en los 34 cortes trimestrales, y el empalme entre las dos tablas de la Superintendencia medido trimestre a trimestre.
  • Índice de inclusión financiera por dimensiones y paneles anuales departamental y municipal, con una batería explícita contra la correlación espuria. Bitácora pública de errores y aciertos.
dbtDuckDBPythonParquetDatos de panelQuarto

Habilidades

Dominio financiero

Lo que convierte un dato en una decisión de negocio.

FP&ACierre y forecastSG&ARevenue recognition (SOX)TesoreríaAnálisis cambiarioPresupuestosMoneda constanteSAPJD EdwardsMicroStrategyAnálisis de variacionesCierre mensualProyección de flujo de cajaReporting gerencialConciliación de cuentas

Datos e ingeniería

Herramientas que corren hoy en un repositorio público, no en un certificado.

SQL analíticoPostgreSQLDuckDBdbtArquitectura medallionPython (pandas)ETL incrementalPrefectGitHub ActionsSupabasePower BI · DAXPower QueryTableauGitNext.js · VercelEconometría de panelEfectos fijosInferencia causalSeries de tiempoScorecards de crédito (WoE)LightGBMMLflowONNXMLOpsPruebas de datosData warehousingModelado dimensional (esquema estrella)ELTCI/CDDashboards

Stack técnico

Cada herramienta enlaza al trabajo exacto donde la usé.

Análisis financiero y FP&A
Cierre y forecast de SG&A en más de 15 países: variaciones contra plan y en moneda constante
SAP
Reconocimiento de ingresos bajo SOX y conciliación bancaria automatizada, en SLB
Excel y modelado financiero
El cierre y el forecast de esos 15+ países, en Neoris EPAM
Python
Ingesta incremental, motor de backtesting, descomposición cambiaria
SQL · PostgreSQL
Warehouse medallion de tres capas, más de 58.000 velas en producción
dbt
89 pruebas de calidad que corren antes de publicar un dato
DuckDB
Warehouse dimensional de 19 fuentes públicas resueltas a código DIVIPOLA
Git · GitHub Actions
Cron diario en operación, con circuit breaker de rate limit
Econometría de panel
Efectos fijos de dos vías sobre 228 observaciones, bootstrap salvaje por clúster y placebo por permutación
Diagnóstico y robustez
Dependencia transversal medida, CCE, SLX, tendencias previas, bootstrap salvaje con error agrupado y corrección de Holm
Machine learning
LightGBM sobre 1,96 M de préstamos SBA: AUC 0,7005 fuera de tiempo, +0,0311 sobre la scorecard interpretable
Riesgo de crédito y scorecards
Binning WoE con optbinning, validación out-of-time sobre el shock COVID, error de calibración 0,0107
Gobierno de modelos (MLOps)
Diez gates de promoción juzgados por código de salida; uno bloquea mi propio modelo

Educación y certificaciones

Maestría en Economía

TESIS RADICADA

Pontificia Universidad Javeriana

2025 — 2026

Trabajo de grado radicado en agosto de 2026; grado previsto en noviembre de 2026. De ahí nace el proyecto de inclusión financiera que sigo construyendo en público.

ver la investigación →

Pregrado en Economía

COMPLETADO

Pontificia Universidad Javeriana

2020 — 2024

Reconocimientos

Ganador — BodyTech Trends Hackathon

2024

Analítica de demanda de búsqueda para una cadena de gimnasios: 19.560 registros de keywords limpiados en Python y un tablero de tendencias por sede en Tableau. Sigue publicado y es consultable por cualquiera.

Tablero de Tableau con la estimación del ingreso promedio por cliente entre 2022 y 2025, la ocurrencia de búsquedas por mes y seis tendencias de keywords.
ver el tablero en Tableau Public ↗

Becario Ecopetrol — Programa Mario Galán Gómez

2018

Beca por mérito académico y potencial de liderazgo.

Especialización en Machine Learning

2024

Stanford · Coursera

Certificado de Ciberseguridad

2024

Google · Coursera

Preparado para remoto

Toda mi experiencia es remota o híbrida, con operaciones en 15+ países.

GMT-5 (Bogotá): tu horario de EE. UU. y Canadá, completo.

Inglés de trabajo a diario con equipos de EE. UU. y Europa (Hungría, República Checa, España).

Español nativo · Inglés B2 · Portugués A2.

Deja de elegir entre el que entiende el negocio y el que construye los datos.

Un solo contrato cubre el análisis financiero, el pipeline y el tablero. Finance Data Analyst, Analytics Engineer o FP&A con automatización. Bogotá, GMT-5, tu horario de EE. UU. completo. Respondo en menos de un día hábil, en español o en inglés.

Videollamada de 20 minutos: eliges el horario en tu zona y el enlace te llega por correo.

davirson@davirson.com

Versión completa (3 páginas) · Fuente LaTeX · Compilable en Overleaf sin instalar nada.