DataFullStack // Engineering
Construimos sistemas de datos y AI para empresas que necesitan pasar de procesos dispersos a sistemas que realmente funcionan.
Data systems + AI-native engineering + production.
El software ya no se construye como antes
Codex · Claude Code · OpenCode
Los agentes ya forman parte del trabajo diario de muchos equipos de ingeniería. Los usamos como parte de nuestro proceso, no como sustituto de la arquitectura.
Velocidad sin control
Generar código es cada vez más fácil. Mantener contexto, arquitectura, calidad, pruebas y documentación sigue siendo el verdadero reto.
AI-native engineering
Combinamos agentes, documentación de ingeniería, validación y experiencia humana para construir más rápido sin abandonar el criterio técnico.
Del dato crudo a sistemas de negocio
Data Platforms
- ETL / ELT
- Batch & Streaming
- Data Lakes / Lakehouses
- Airflow · Spark · dbt
- Warehouses & marts
Analytics Engineering
- Modelos de datos
- Métricas confiables
- Transformaciones con dbt
- APIs y dashboards
- Data quality & testing
AI Systems
- LLM applications
- RAG & embeddings
- AI APIs
- Agents
- Data + AI pipelines
Cloud & Infrastructure
- AWS · Azure · GCP
- Docker & Kubernetes
- CI/CD
- Cloud architecture
- On-prem / hybrid
No vendemos horas. Construimos sistemas.
Hourly billing
No convertimos el proyecto en un contador de horas. Definimos qué problema se resuelve y qué se entrega.
Platform lock-in
No obligamos al cliente a adoptar una plataforma porque sea nuestra. Elegimos la infraestructura que tenga sentido.
Fixed-scope projects
Alcance, arquitectura, entregables y precio definidos antes de construir.
Engineering ownership
El código, la documentación y el sistema quedan en manos del cliente.
Un workflow diseñado para trabajar con agentes
Tutor: el harness detrás del workflow
Developer Docs
El agente trabaja con contexto estructurado: arquitectura, decisiones, estándares y documentación del sistema.
Coding Agents
Codex, Claude Code y OpenCode pueden ejecutar el trabajo dentro de un entorno definido.
Labs & Validation
El trabajo puede probarse contra laboratorios, validaciones y criterios explícitos en lugar de confiar solamente en código generado.
Tutor nació dentro de Z2H Academy. En DataFullStack lo convertimos en parte de nuestro workflow profesional.
La solución crece con el problema
Un sistema real construido end-to-end
2.7 millones de viajes
- 2,724,160 registros NYC Taxi
- Modelos Gold en Parquet
- Consultas OLAP
Stack reproducible
- Docker Compose
- FastAPI + DuckDB
- MinIO · Polars · PostgreSQL
Data application
- 5 paneles operativos
- Filtros globales
- KPIs y visualización a medida
Problemas que convierten datos en trabajo
Procesos manuales
Conciliaciones, reportes, consolidaciones y cargas que todavía dependen de hojas de cálculo.
Data infrastructure
Fuentes dispersas, pipelines frágiles o una plataforma que creció sin una arquitectura clara.
Data → AI
RAG, búsqueda semántica, asistentes internos, extracción de información y aplicaciones con LLMs.
Right-sized infrastructure
Cloud, on-prem o híbrido según costos, seguridad, compliance, volumen y capacidades del equipo.
De problema a producción
- Discover: fuentes, procesos, arquitectura y objetivos
- Design: diseño técnico y decisiones de infraestructura
- Build: implementación con workflow AI-native
- Validate: tests, validaciones y observabilidad
- Deploy: producción, documentación y transferencia
- Mapa + alcance + propuesta
- Arquitectura + plan de implementación
- Sistema funcionando
- Software verificable
- Sistema + conocimiento
No entregamos una caja negra
Production code
Código versionado y organizado para que el equipo pueda continuar el trabajo.
Architecture
Decisiones técnicas documentadas, dependencias y límites del sistema.
Developer Docs
Contexto suficiente para entender, mantener y extender lo construido.
Validation
Tests y criterios de validación para reducir regresiones y ambigüedad.
DataFullStack nace de Z2H Academy
Aprendemos construyendo
Los Roadmaps y Projects de Z2H convierten conceptos de ingeniería en sistemas reproducibles y documentados.
La práctica alimenta el método
Lo que funciona en proyectos reales puede convertirse en conocimiento, documentación y nuevos sistemas.
Empieza pequeño. Escala cuando tenga sentido.
Engineering Audit
Alcance cerrado para entender el problema, la arquitectura actual y las oportunidades.
Fixed-scope project
Proyecto con entregables, plazo y precio definidos antes de empezar.
Engineering Retainer
Operación, evolución y nuevos proyectos solo cuando el cliente los necesita.
Construyamos su próximo sistema.
Cuéntenos el problema. Diseñamos una solución proporcional a su realidad y la llevamos de la idea a producción. Data Engineering + AI Engineering + AI-native workflow.