ÁMBITO OPERATIVO
ANALISTA HRIS · SAP SUCCESSFACTORS · SOPORTE GLOBAL
Sistemas empresariales, diseñados alrededor de las personas.
Soy Gabriel Humbert, analista HRIS en Londres, dando soporte a SAP SuccessFactors en una organización global. Combino sistemas empresariales, ingeniería de software e IA responsable para convertir necesidades complejas en soluciones claras y seguras.
ENFOQUE ACTUAL
Analista HRIS — SAP SuccessFactors
Soporte a SAP SuccessFactors en más de 16 países de EMEA, APAC y Norteamérica.
Ampliando conocimientos aplicados en redes, seguridad, datos e IA.
EL ROL DETRÁS DE AHORA
Mantener fiables los datos de personas, los procesos de RR. HH. y los sistemas empresariales.
Un analista de HRIS conecta a los equipos de Personas, Nómina, TI, datos y procesos de negocio, convirtiendo necesidades operativas en soporte fiable, cambios controlados e información útil.
ANÁLISIS Y GARANTÍA
Reporting, acceso e integración
Story Reports, validación de datos, permisos, QAT/UAT, reconciliación y escalado basado en evidencias entre servicios conectados.OPERAR
Soporte y resolución
Investigo registros, accesos, permisos, flujos, alertas e informes hasta resolverlos o escalarlos con información clara.CAMBIO
Configurar y mejorar
Apoyo campos de Employee Central, reglas, Event Reasons, Foundation Objects y cambios con fecha efectiva en entornos controlados.ANÁLISIS
Informar y validar
Creo y diagnostico Story Reports, selecciono fuentes, pruebo escenarios realistas y valido resultados frente a requisitos de negocio.GOBIERNO
Proteger y conectar
Refuerzo calidad de datos, tratamiento conforme al RGPD, accesos, retención, reconciliación y documentación auditable.ALCANCE DEL ROL
Mi enfoque es el análisis, soporte, reporting, configuración, pruebas y mejora continua de sistemas de RR. HH., colaborando con Nómina, TI y especialistas mediante procesos controlados de aprobación y despliegue.MI PRÁCTICA EN SUCCESSFACTORS
Lo que gestiono en el sistema cada día.
Mi trabajo es práctico y basado en evidencias: combino soporte, Employee Central, reporting, configuración controlada, pruebas y gobierno para mantener fiables las operaciones de RR. HH.
Apoyar las operaciones de RR. HH.
Gestiono solicitudes desde el primer aviso hasta una solución clara o un escalado fundamentado.
- Gestionar solicitudes de servicio y trabajo en Freshservice, Jira y Monday.com
- Investigar registros, fechas, accesos, permisos, flujos y alertas
- Explicar resultados con claridad a empleados y equipos de Personas
Configurar e informar
Convierto requisitos de negocio en cambios mantenibles e información útil en SuccessFactors.
- Trabajar con campos, reglas, Event Reasons y Foundation Objects
- Crear y diagnosticar Story Reports de People Analytics
- Validar fuentes, filtros, parámetros y resultados
Probar, gobernar y documentar
Hago que cada cambio sea trazable, comprobable y seguro antes de llegar a los usuarios.
- Preparar UAT, capturar evidencias y volver a probar correcciones
- Apoyar integraciones, reconciliación, accesos y calidad de datos
- Mantener libros de trabajo, guías, decisiones y notas de traspaso
FLUJO DE ENTREGA EN SUCCESSFACTORS
De la solicitud a un cambio fiable.
Selecciona una etapa para ver cómo llevo el trabajo HRIS desde la necesidad operativa hasta el soporte controlado en producción.
Aclarar la necesidad
Definir el resultado de negocio, la población afectada, el responsable y los límites antes de modificar la configuración.
Evidencias que conservo
- Requisito de negocio
- Alcance y propiedad
- Dependencias y riesgo
Metodología saneada, sin registros personales ni configuración interna.
EVIDENCIAS EN LA PRÁCTICA
Alertas de verificación
Diseñé, configuré y desplegué alertas a 90, 60 y 30 días en Desarrollo, Build y Producción.
Automatización del periodo de prueba
Asumí reglas, workflows, mensajes, enlaces a formularios, diagnóstico y validación de alertas de dos y cinco meses.
Aseguramiento de integraciones
Reconciliar datos entre SuccessFactors y Active Directory, investigar diferencias y preparar actualizaciones piloto controladas.
SUCCESSFACTORS EN LA PRÁCTICA
Trabajo HRIS demostrado con evidencias.
Seis ejemplos anonimizados muestran cómo configuro, despliego, investigo y gobierno el trabajo de sistemas de RR. HH. sin exponer datos personales ni configuración confidencial.
EMPLOYEE CENTRAL · ALERTAS DE CUMPLIMIENTO
Marco de alertas de vencimiento de verificación
Un sistema integral de alertas de SuccessFactors desplegado en Desarrollo, Build y Producción con avisos escalonados de vencimiento.
- Mi función
- Diseñé, configuré, probé y desplegué la solución en los tres entornos de SuccessFactors, asumiendo las reglas, triggers, workflows y mensajes.
- Resultado
- Un proceso de notificación de cumplimiento activo y repetible que anticipa los próximos vencimientos.
REGLAS DE NEGOCIO · AUTOMATIZACIÓN
Automatización de alertas del periodo de prueba
Alertas de dos y cinco meses diseñadas, configuradas y validadas con plazos claros y enlaces a las acciones requeridas.
- Mi función
- Asumí toda la configuración: reglas, triggers, workflows, destinatarios, mensajes, enlaces a formularios, pruebas, diagnóstico y documentación.
- Resultado
- Un proceso documentado con tiempos más claros, mensajes accionables y configuración validada.
QAT/UAT · INTEGRACIÓN
Aseguramiento de la integración SuccessFactors → Active Directory
Pruebas estructuradas y evidencias para datos del ciclo de vida que pasan hacia sistemas de identidad Microsoft.
- Mi función
- Mi contribución es QAT/UAT estructurado, definición de escenarios, evidencias, reconciliación y defectos claros; no afirmo ser propietario de toda la arquitectura.
- Resultado
- Pruebas reproducibles, investigación más clara, retests controlados y mejor traspaso.
MATRIZ DE CAPACIDADES
Un perfil. Cuatro disciplinas conectadas.
Mi mejor trabajo surge donde se unen las operaciones empresariales, la ingeniería, los datos y la comunicación humana.
SAP SuccessFactors y HRIS
Práctica HRIS orientada a producción: Employee Central, Time Off, reglas, workflows, alertas, informes, permisos y gobierno de datos.
Integración y pruebas
QAT y UAT estructurados para el ciclo de vida del empleado, reconciliación, pruebas negativas e integración con Active Directory.
Ingeniería de software
Bases backend y full-stack con Java, Spring Boot, FastAPI, React, SQL, APIs REST, pruebas automatizadas, Git y Docker.
IA, datos y seguridad
Experimentación ML/DL, aplicaciones locales de IA, evaluación de modelos, fundamentos de ciberseguridad y uso responsable de datos.
DE LA COMPLEJIDAD A LA CLARIDAD
Comprender el contexto. Mapear el sistema. Construir con cuidado. Validar el resultado.
Un principio de trabajo compacto para convertir requisitos complejos en cambios fiables y validados por personas.
Comprender el contexto
Escuchar a quienes realizan el trabajo, aclarar la limitación real y definir un resultado útil.
Mapear el sistema
Hacer visibles los procesos, datos, dependencias, permisos y riesgos antes de elegir la solución.
Construir con disciplina
Crear la ruta mantenible más directa con arquitectura clara, automatización responsable y prácticas seguras.
Validar y mejorar
Probar escenarios realistas, comunicar con claridad y convertir comentarios en mejoras fiables.
PROYECTOS SELECCIONADOS
Tecnología creada con una razón práctica.
Proyectos personales y académicos que demuestran visión de producto, ingeniería segura, modelado de datos y aprendizaje automático aplicado.
CASO DESTACADO
CodeCVI Agent
Un flujo de IA privado y práctico, no una simple demostración.
La búsqueda de empleo está fragmentada, es repetitiva y suele exigir que datos sensibles del CV salgan del control del usuario.
Conectar análisis, adaptación, cartas de presentación, métricas y procesos RGPD en una arquitectura local-first.
Un MVP activo que demuestra pensamiento de producto, desarrollo full-stack y uso responsable de IA manteniendo el procesamiento local como prioridad.
KIT DE CIBERSEGURIDAD
Detección de malware Android
Herramientas Python para clasificar malware desde datasets, archivos PCAP y tráfico de red Android en directo.
Abrir repositorioINVESTIGACIÓN UNIVERSITARIA
Análisis de algoritmos ML/DL
Comparación de modelos de machine learning, deep learning y ensembles híbridos para clasificar tráfico Android.
Abrir repositorioMODELO RELACIONAL
Gestión de empleados SQL
Base de datos de 11 tablas que demuestra joins, transacciones, agregaciones, subconsultas e informes.
Abrir repositorioEXPERIENCIA
Una carrera construida con sistemas, servicio y confianza.
Desde atención al cliente y logística sanitaria hasta ingeniería de software y tecnología global de RR. HH.
Mayo 2026 — Actualidad
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FDM Group · LondresFormación intensiva en sistemas backend, APIs, bases de datos, pruebas y entrega Agile.
Sep 2022 — Dic 2025
Asistente de conserjería
Hilton · The Trafalgar St. JamesServicio premium y de alta confianza en un hotel cinco estrellas de Londres.
