Plataforma a medida para Multinacional del retail
Seis meses como analista e ingeniero full stack
Entre septiembre de 2025 y febrero de 2026 trabajamos dentro de una multinacional del retail, en un equipo de ocho personas —analistas, responsables y desarrolladores—, con el papel de analista e ingeniero full stack. El trabajo entró a través de la agencia externa que lleva la relación con el cliente. Había dos frentes: las cuentas internacionales de su portal de empleo y el mantenimiento y la verificación de datos de una herramienta interna de datos propios.
Atributos enriquecidos y normalizados en un solo formato
La herramienta existe para medir mejor. Parte de la información que el cliente ya tiene y construye con ella atributos enriquecidos, normalizados con varios métodos para que el mismo dato llegue igual venga de donde venga. Es el paso menos vistoso y el que sostiene todo lo demás: si un mismo valor se escribe de tres formas en tres sistemas, cualquier informe posterior está sumando cosas distintas.
Auditoría y verificación del dato antes de usarlo
Esos atributos se gestionan, se auditan y se almacenan, y buena parte del encargo fue precisamente esa verificación: comprobar que lo que sale de la normalización es lo que se espera, que no se pierden registros por el camino y que un cambio en el origen no deje en silencio un atributo mal construido que alguien está usando para segmentar.
Envío por API a GA4, Tag Manager, Meta y Google Ads
Desde ahí los atributos salen por API hacia GA4 y Google Tag Manager, y hacia las plataformas de marketing, Meta y Google Ads, con el mismo formato en todos los destinos. El desarrollo es JavaScript, empaquetado y cifrado con webpack.
Caso sin nombre de cliente ni capturas
Aquí no aparece ni el nombre del cliente ni el de sus marcas: el caso vale por el tipo de problema que resuelve. De ahí que vaya sin enlace y sin capturas.
Hecho con JavaScript, webpack y GA4
JavaScriptwebpackGA4Google Tag ManagerMeta AdsGoogle AdsIntegración API¿El siguiente lleva tu nombre?
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