Hola, soy Raúl Fernández: Maestro Jedi Digital.

Ya son 17 los años que llevo trabajando en el mundo digital, aunque estos últimos 8 me he centrado casi en exclusiva al área de Data & Technology, creando soluciones que van desde data layers agnósticas hasta sistemas de identificación cross-domain & cross-device, pasando por middlewares propios para conectar client ↔ server sin depender de colectores habituales, servidores MCP que extienden las capacidades de la IA para operar directamente con plataformas de analítica y legislación, o un sinfín de plantillas personalizadas desarrolladas en JavaScript para cubrir necesidades específicas de negocio... Vaya, que no he parado quieto.

Soy un firme defensor del dato en bruto, que sigue estando infravalorado dentro del mundo del markéting a pesar de ser la base de cualquier insight que consideremos mínimamente valioso. Sin duda, necesita rock'n roll.

No me conformo solo con implementar las clásicas soluciones de mercado, prefiero personalizarlas o, mejor aún, diseñar mis propias arquitecturas, innovar, anticipar problemas antes de que aparezcan. Por eso no me considero un data collection engineer al uso, sino más bien un arquitecto de soluciones especializado en la extracción del dato, con una clara misión: transformar stacks de datos en activos estratégicos vivos, escalables y precisos.

Durante este tiempo he liderado equipos, sí, pero mi foco siempre ha estado en empujar la disciplina hacia donde todavía no ha llegado: data collection como pilar estratégico, no como simple commodity.

Y por esa razón he decidido dar el cambio y comenzar como «Senior Data Collection Engineer» en Fever, la plataforma líder mundial en descubrimiento de entretenimiento en vivo. Mi objetivo aquí es claro y se adapta perfectamente a mi visión: aportar toda mi experiencia y conocimiento para conseguir un dato en bruto estandarizado y de calidad. Un ejemplo: he conseguido automatizar más del 90% de las tareas diarias del equipo mediante servidores MCP y sistemas multiagénticos creados por mí, demostrando que la inteligencia artificial bien aplicada al dato puede multiplicar la eficiencia sin sacrificar la precisión.

He centrado la mayor parte de mi trayectoria profesional en el mundo de la electrónica de consumo, aunque mi experiencia en consultora y agencia me han permitido participar en proyectos dentro de los sectores de automoción, ocio y entretenimiento, banca o farmacéutica, por citar algunos. Pero siempre con el mismo enfoque: extraer datos de calidad como ventaja competitiva.