Data Engineering • PySpark • SQL • Google Cloud Platform • BigQuery • Cloud Composer
Construo e sustento pipelines de dados escaláveis, integrações e arquiteturas orientadas a dados.
I build and maintain scalable data pipelines, integrations, and data-driven architectures.
Atualmente atuo como Engenheiro de Integração na DEEP ESG, desenvolvendo, evoluindo e sustentando pipelines de dados ponta a ponta na Google Cloud Platform. Trabalho principalmente com PySpark, Python, SQL, BigQuery e Google Cloud Composer/Apache Airflow, conectando sistemas, APIs e fontes corporativas aos fluxos analíticos da organização.
Minha atuação envolve desde a ingestão e orquestração até transformação, validação, armazenamento, observabilidade e disponibilização dos dados. Também participo da criação e estruturação de arquiteturas de integração, buscando soluções escaláveis, seguras, rastreáveis e alinhadas às necessidades do negócio.
- ⚙️ Construção, evolução e sustentação de pipelines de dados ponta a ponta.
- 🔥 Processamento distribuído e transformação com PySpark e Apache Spark.
- ☁️ Desenvolvimento de soluções na Google Cloud Platform.
- 🗄️ Modelagem, processamento e análise com BigQuery e SQL.
- 🔄 Orquestração com Google Cloud Composer e Apache Airflow.
- 🔌 Conectores e integrações com APIs e sistemas ERP.
- 🏗️ Estruturação de arquiteturas de integração e fluxos de ingestão.
- ✅ Qualidade, governança, validação e tratamento de inconsistências.
- 📊 Monitoramento, observabilidade e otimização de pipelines.
- 🤝 Git, Pull Requests, revisão de código e documentação técnica.
- 🎯 Evolução direcionada à Arquitetura e Infraestrutura de Dados.
I currently work as an Integration Engineer at DEEP ESG, designing, evolving, and maintaining end-to-end data pipelines on Google Cloud Platform. My daily work is focused on PySpark, Python, SQL, BigQuery, and Google Cloud Composer/Apache Airflow, connecting systems, APIs, and corporate data sources to analytical workflows.
My responsibilities cover ingestion, orchestration, transformation, validation, storage, observability, and data delivery. I also contribute to the design of integration architectures, building scalable, secure, traceable, and business-oriented data solutions.
- ⚙️ Building, evolving, and maintaining end-to-end data pipelines.
- 🔥 Distributed processing and transformation with PySpark and Apache Spark.
- ☁️ Developing data solutions on Google Cloud Platform.
- 🗄️ Data modeling, processing, and analytics with BigQuery and SQL.
- 🔄 Orchestration with Google Cloud Composer and Apache Airflow.
- 🔌 Building connectors and integrating APIs and ERP systems.
- 🏗️ Designing integration architectures and ingestion workflows.
- ✅ Data quality, governance, validation, and inconsistency handling.
- 📊 Pipeline monitoring, observability, and performance optimization.
- 🤝 Git, Pull Requests, code review, and technical documentation.
- 🎯 Career development toward Data Architecture and Data Infrastructure.
| 🇧🇷 Competência | 🇺🇸 Expertise |
|---|---|
| Pipelines de dados ponta a ponta | End-to-end data pipelines |
| Processamento distribuído com PySpark | Distributed processing with PySpark |
| Arquiteturas de integração | Integration architecture |
| Integração de APIs, ERPs e fontes corporativas | API, ERP, and corporate source integration |
| Orquestração e automação de workflows | Workflow orchestration and automation |
| ETL/ELT, ingestão e transformação | ETL/ELT, ingestion, and transformation |
| Modelagem, Data Marts e disponibilização | Data modeling, Data Marts, and delivery |
| Qualidade, governança e validação | Data quality, governance, and validation |
| Monitoramento, observabilidade e performance | Monitoring, observability, and performance |
| Documentação e colaboração em engenharia | Documentation and engineering collaboration |
2024 - Atual Engenheiro de Integração
2022 - 2024 Analista de Dados Pleno
2022 - 2022 Analista de Dados Júnior
Essa trajetória representa uma evolução contínua em engenharia de dados, integração de sistemas, arquitetura de pipelines e soluções em nuvem.
This career path reflects continuous growth in data engineering, systems integration, pipeline architecture, and cloud solutions.
- Engenharia ponta a ponta: desenho, desenvolvimento, implantação e sustentação dos fluxos.
- Confiabilidade: validações, monitoramento e tratamento de inconsistências.
- Evolução contínua: refatoração, desempenho, escalabilidade e redução do tempo de entrega.
- Colaboração: Pull Requests, revisão de código, documentação e compartilhamento técnico.
- Visão arquitetural: integrações, dependências, segurança, rastreabilidade e consumo dos dados.
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As conquistas oficiais ficam disponíveis diretamente no perfil:
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Repository focused on design patterns, code organization, and software engineering best practices.
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