Engenheiro de Dados Sênior, atuando principalmente na arquitetura, desenvolvimento e manutenção de soluções de Big Data em ambientes de nuvem (AWS e Azure). Tenho como foco a otimização de pipelines e o processamento em larga escala, garantindo escalabilidade, segurança e eficiência para aplicações complexas. Sou movido pela busca constante por inovação e por soluções que gerem valor real a partir dos dados.

• Zup Innovation (out/2024 - momento)

  • Engenheiro de Dados Sênior com ampla experiência no design, desenvolvimento e manutenção de soluções de Big Data em ambientes de nuvem AWS.
  • Focado na otimização de pipelines de dados e no processamento em larga escala, garantindo a escalabilidade, segurança e eficiência de aplicações complexas.
  • Principais responsabilidades e habilidades:
    • Arquitetura e Implementação em AWS: utilização extensiva de serviços como S3, Amazon RDS, Lambda, SQS, DynamoDB, API Gateway, EMR, Athena e QuickSight para a construção de soluções de dados seguras e escaláveis.
    • ETL e Processamento de Dados: desenvolvimento de pipelines de dados otimizados usando AWS Glue, PySpark e Apache Airflow, garantindo eficiência no processamento e integração de dados em grandes volumes.
    • Infraestrutura como Código: automação de infraestrutura através de Terraform e AWS CloudFormation, permitindo a criação e gerenciamento de ambientes de forma ágil e segura.
    • Integração e Orquestração de Serviços: utilização de CodePipeline para automação e integração contínua (CI/CD), além de ferramentas como Lambda e DynamoDB para a execução de funções serverless e gerenciamento de dados dinâmicos.
    • Data Lakes e Data Meshes: estruturação de dados utilizando S3 e datamashes para gerenciar grandes volumes de dados, otimizando o acesso e análise de informações.
    • Expertise em Bancos de Dados SQL/NoSQL: forte conhecimento em SQL e NoSQL, garantindo a modelagem eficiente de dados para diversas aplicações e serviços distribuídos.

• NTT DATA (mar/2022 - out/2024)

  • Enginner Technology Pleno em projetos de engenharia e gestão de Lake Houses (DW, BI, Data Lakes e Data Mesh).
  • Forte atuação na governança e segurança de dados seguindo LGPD, além de criação e gestão de APIs REST.
  • Desenvolvimento de soluções de ciência de dados (Jupyter, R, Python).
  • Arquitetura e gestão de SGBDs, automação de processos e orquestração de pipelines com Apache Airflow.
  • Uso de Terraform e práticas de DevOps para provisionamento e CI/CD.
  • Principais tecnologias na Azure:
    • Azure Data Factory
    • Azure Databricks
    • Azure SQL Database
    • Azure Functions
    • Azure Cosmos DB
    • Azure Kubernetes Service (AKS)
    • Azure Container Instances (ACI)

• Experiência em AWS

  • Arquitetura e Implementação em S3, Amazon RDS, Lambda, SQS, DynamoDB, API Gateway, EMR, Athena e QuickSight, para criação de soluções de dados seguras, escaláveis e altamente disponíveis.
  • Desenvolvimento de pipelines de dados com AWS Glue, PySpark e Apache Airflow, garantindo eficiência no processamento e integração de grandes volumes de dados.
  • Automação de infraestrutura como código com Terraform e AWS CloudFormation, facilitando a criação e o gerenciamento de ambientes de forma ágil.
  • Orquestração de serviços e CI/CD usando CodePipeline, com Lambda e DynamoDB para funções serverless e gerenciamento de dados dinâmicos.
  • Estruturação de Data Lakes e Data Meshes em S3, maximizando o acesso e a análise de informações.

• Expertise em Bancos de Dados SQL/NoSQL

  • Modelagem eficiente de dados relacionais e não-relacionais (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, Cosmos DB), alinhada a diversos cenários de aplicação.

• Certificações

  • AZ-900 e DP-900: Fundamentos de nuvem e dados na Azure.

• O que me motiva

  • O aprendizado contínuo, a colaboração em equipe e a aplicação de novas tecnologias para resolver problemas reais, sempre visando otimizar e agregar valor aos negócios por meio de soluções de dados.