Dados · Python, SQL, AWS, Airflow — Análise e Desenvolvimento de Sistemas @ FIAP · Belo Horizonte, Brasil
Trabalho com pipelines de dados de ponta a ponta: ingestão, transformação, armazenamento e orquestração. Hoje meu foco é engenharia de dados na AWS — arquitetura medalhão com S3, Apache Iceberg, Glue e Athena — e processamento distribuído com PySpark. Antes disso passei por modelagem relacional em Oracle PL/SQL e por quatro anos automatizando processos de engenharia estrutural, onde aprendi que dado bem aplicado tem impacto medível (um script de otimização de cortes derrubou a perda de material de 25% para 7%).
Inglês fluente (C1 Cambridge), com experiência colaborando em equipes internacionais.
| Projeto | O que é | Stack |
|---|---|---|
| pipeline_etl_f1 | Pipeline ELT end-to-end que consome a API pública OpenF1, processa 67k+ registros de telemetria, persiste em PostgreSQL via Parquet e agenda a execução automaticamente. | Python · Airflow · PostgreSQL · Docker · Parquet |
| analise_etanol | Análise exploratória de 120k+ registros de preços de combustíveis no Brasil (2004–2020): limpeza, tratamento de outliers, estatística descritiva e comparativos regionais. | Python · Pandas · NumPy · Matplotlib |
| soma_planilhas | Otimização de cortes de tela em estruturas de concreto armado. Reduziu a perda de material de 25% para 7% em produção. | Python · Pandas |
| correcao_pilares | Rotina que automatiza a correção de pranchas de armação de pilares exportadas do CYPECAD, cobrindo ~33% do fluxo manual em 6 etapas configuráveis por regras. | AutoLISP · AutoCAD/ZWCAD |
- Processamento e orquestração — PySpark · Apache Spark · Apache Airflow · AWS Glue · ETL/ELT
- Cloud e armazenamento — AWS S3 · AWS Athena · Apache Iceberg · Docker
- Bancos de dados — PostgreSQL · Oracle PL/SQL · SQL
- Linguagens — Python (Pandas, NumPy, Matplotlib) · SQL · TypeScript/JavaScript · Java (básico)
- BI e visualização — Power BI · Metabase
- Ferramentas — Git · Linux · VS Code · Jupyter · Scrum/Kanban
Cursando ADS na FIAP (conclusão em dez/2026) e aprofundando em arquitetura de dados na AWS e Apache Iceberg. Aberto a oportunidades na área de dados (Machine Learning, Engenharia de Dados e Inteligência Artificial) — presencial, híbrido ou remoto.