Process Architect / Business Process Manager
Levantamiento E2E, BPMN 2.0, modelo operacional, interfaces entre procesos, gobernanza documental y diseño de arquitectura operacional.
Arquitectura de procesos y datos · Business Intelligence · Sector público
Esteban Symmes — Ingeniero Civil Industrial UTFSM. Hoy Coordinador General en el Departamento de Financiamiento Estudiantil del Ministerio de Educación, con más de 5 años previos de Business Intelligence senior en banca, retail y ecommerce.
Transformo operación compleja en arquitectura trazable y medible, conectando procesos, datos y decisiones. Trabajo con BPMN 2.0, SQL, Python, Power BI y GA4 sobre modelos canónicos multi-fuente que integran ERP, CRM, ecommerce y medios de pago, para mover eficiencia, conversión y rentabilidad.
Santiago, Chile · Arquitectura de procesos, Data Governance & BI · Híbrido o remotoRoles objetivo
Aporto especialmente en contextos donde se cruzan datos, negocio y ejecución: BI, Marketing Intelligence, CRM Analytics, Data Strategy, Fintech, Ecommerce o Growth Analytics.
Levantamiento E2E, BPMN 2.0, modelo operacional, interfaces entre procesos, gobernanza documental y diseño de arquitectura operacional.
Contratos funcionales de datos, source-to-target, granos y llaves, taxonomías de eventos y preparación para process mining y Control Tower.
Diseño de modelos analíticos, dashboards ejecutivos, automatización de reportería y seguimiento de KPIs de negocio.
Segmentación, RFM, journeys, Customer 360, campañas medibles, churn y propensión.
Arquitectura de datos, integración multi-fuente, modelo canónico, gobierno básico y roadmap analítico.
Analítica de cartera, funnel financiero, onboarding, NPS, comportamiento cliente y performance comercial.
Shopify/WooCommerce, unit economics, CAC, LTV, margen contributivo, funnels y performance marketing.
Traducción de problemas de negocio a soluciones BI, priorización por impacto y coordinación técnico-comercial.
Perfil

Soy Ingeniero Civil Industrial titulado en la Universidad Técnica Federico Santa María (Cuadro de Honor de Alumnos Destacados 2017–2019). En los últimos cinco años trabajé liderando iniciativas analíticas end-to-end en banca consumo, retail, ecommerce y agroindustria, articulando equipos comerciales y técnicos para llevar la data a acciones de negocio medibles.
Mi terreno favorito es el cruce entre BI, Marketing Intelligence y Data Strategy: integrar fuentes (ERP, CRM, ecommerce, GA4, medios de pago), construir un modelo canónico, automatizar la reportería con SQL+Python y traducir los hallazgos a decisiones que muevan conversión, recurrencia, churn o eficiencia operativa. Cuando aparece un proceso manual repetitivo, lo automatizo.
La gente con la que trabajo destaca dos cosas: que entiendo el negocio antes de tocar SQL y que los entregables aterrizan en decisiones, no en dashboards bonitos. Sigo formándome en stack moderno (Microsoft Fabric, Claude Code, n8n) y mantengo un par de laboratorios personales para probar lo que aprendo.
Cultura profesional
Creo en la analítica como una práctica colaborativa: los datos ordenan la conversación, pero el valor aparece cuando equipos distintos logran tomar mejores decisiones juntos.
Los datos no deberían decorar presentaciones; deberían ordenar prioridades, conversaciones y decisiones.
Siempre hay algo que aprender de otra industria, otra función o una persona con experiencia distinta.
La analítica genera valor cuando conecta negocio, tecnología, operaciones y experiencia cliente.
Iterar rápido no significa improvisar: significa aprender con trazabilidad, calidad y foco en impacto.
Los modelos y dashboards solo escalan si las personas los entienden, los adoptan y confían en ellos.
La mejora técnica tiene más valor cuando viene acompañada de comunicación, responsabilidad y criterio.
Enfoque profesional
Mismo método, sea banca, retail o ecommerce. Lo que cambia es el dato y el dolor del negocio.
Antes de la primera consulta SQL, mapeo qué decisión necesita el stakeholder y qué KPI mueve esa decisión.
Identifico fuentes, dueños técnicos, calidad de datos y procesos manuales que esconden cuellos de botella.
Diseño un modelo canónico —raw, staging, canonical, mart— que sirva no solo a la pregunta de hoy sino a las próximas tres.
Power BI con DAX limpio. Métricas calculadas una sola vez en una sola fuente, sin lógicas duplicadas.
SQL + Python orquestados. Si un reporte tarda 80 horas-mes, lo bajo a una.
Mido si la decisión movió el KPI. Si no, vuelvo al paso 1.
Para reclutadores y hiring managers
Si estás evaluando mi perfil para un rol senior, recomiendo revisar primero la versión BI/Data Strategy de mi CV, luego mi experiencia destacada y finalmente los casos de portafolio vinculados a banca, marketing intelligence y automatización.
FAQ profesional
Resumen estructurado para reclutadores, hiring managers y motores de búsqueda/IA.
Soy Ingeniero Civil Industrial UTFSM especializado en Business Intelligence, Marketing Intelligence, Data Strategy y automatización aplicada a decisiones de negocio.
He trabajado en banca, consultoría, fidelización, retail, ecommerce, agroindustria y proyectos aplicados de digitalización comercial.
Trabajo con Power BI, DAX, SQL avanzado, Python, GA4, CRM, ERP, SAP HANA, Microsoft Fabric, Shopify, WooCommerce y automatización con IA/n8n.
Aporto valor en roles senior de BI, Marketing Intelligence, CRM Analytics, Data Strategy, Fintech, Medios de Pago, Ecommerce, Growth Analytics y proyectos analíticos estratégicos.
Sí. Ofrezco clases prácticas y mentorías vía Superprof en Power BI, SQL, análisis de datos, dashboards y automatización aplicada.
Contacto
Disponible para roles senior, proyectos estratégicos, mentorías y colaboraciones analíticas puntuales.
Disponible en cuatro versiones según el tipo de rol. Cada versión mantiene los mismos hechos verificables, ajustando énfasis técnico y narrativa.