_
$ cat about.txt
Data Engineer construindo a infraestrutura
que transforma dados brutos em receita.
Arquiteto dos pipelines de CRM (+R$ 500M) e
Data Owner do Catálogo para 3.000+ usuários/mês.
$ echo $STACK
→ Python · SQL · Airflow · Databricks · Azure · Spark
$ echo $LOCATION
São Paulo, SP · Brasil
$ _
Não construo apenas pipelines, sou dono dos produtos de dados de ponta a ponta. Priorizo confiabilidade, performance e qualidade para garantir que a informação gere impacto real na tomada de decisão do negócio.
Projetei e entreguei soluções de automação e web crawlers que destravam valor real de negócio, não apenas vitórias técnicas, alinhando tecnologia à estratégia comercial.
Otimizo queries legadas e pipelines ELT/ETL com cortes de tempo superiores a 80% através de performance tuning hands-on, servindo 3.000+ usuários de forma escalável.
📂 db_gabriel
▸ gabriel
▸ familia
▸ hobbies
▸ estudos
▸ certificacoes
▸ habilidades
▸ soft_skills
▸ ferramentas
▸ experiencia
▸ conquistas
-- 👹 Bem-vindo ao meu banco de dados pessoal!
-- Tenta rodar alguma query. Exemplos:
--
-- SELECT * FROM gabriel;
-- SELECT nome, nivel FROM habilidades WHERE nivel > 85;
-- SELECT * FROM estudos ORDER BY ano_inicio DESC;
-- SELECT cargo, empresa FROM experiencia;
-- SHOW TABLES;
--
-- Dica: clica nos exemplos abaixo 👇
Pipeline end-to-end para analytics de fundos de investimento CVM 210. Ingestão serverless via AWS Lambda, armazenamento em S3 Data Lake e processamento distribuído no Databricks com Medallion Architecture (Bronze→Silver→Gold).
🎯 Destaque: Arquitetura Medallion automatizada (AWS + Databricks) processando dados restritos CVM 210 com Delta Lake (ACID).
Arquitetura completa de Data Lake na AWS com Medallion Architecture. Processamento de 1.1M de registros via Glue (PySpark), queries analíticas em Athena e dashboards de impacto em Power BI sobre COVID-19 no Brasil.
🎯 Destaque: Processamento de 340+ MB de dados raw (1.1M+ registros) via AWS Glue (PySpark) e Athena.
Modelo preditivo de ML para saúde preventiva: classifica riscos de obesidade analisando padrões comportamentais (dieta, atividade física, transporte) em vez de métricas antropométricas tradicionais.
🎯 Métrica: Pipeline End-to-End com acurácia de 87% (Random Forest) e interface web interativa via Streamlit.
Sistema de Machine Learning para previsão da direção diária do Ibovespa. Pipeline completo com feature engineering avançado, otimização automatizada de hiperparâmetros e validação rigorosa via holdout temporal.
🎯 Métrica: Acurácia de 75.76% e otimização automatizada via Optuna com validação holdout temporal.
Modelo preditivo (Random Forest) para propensão à inadimplência com dashboard analítico interativo em Dash/Plotly. Visualização de risco por estado/região, métricas-chave de default e análise de portfólio de crédito.
🎯 Métrica: Acurácia de 72% e dashboard analítico interativo para tomada de decisão corporativa.
Microsoft
2026
Aspire Institute (Harvard Business School)
2025
Astronomer
2025
Astronomer
2025
Certiprof
2023
FIAP
2022
Bradesco
Arquiteto e gerencio os pipelines de dados core de um CRM que suporta R$ 500M+ em receita mensal. Atuo como Data Owner do Catálogo de Dados interno (3.000+ usuários/mês). Otimizei processamentos SQL/ELT em +80% e construí automações com alto impacto de negócio.
Confidencial (NDA)
Desenvolvimento autônomo de ETLs processando milhões de registros diários. Construção de pipelines e automações utilizando Python, DBT e DuckDB. Criação de frameworks para acelerar o desenvolvimento codando também em Node.js, Java e Scala.
Keyrus · Estágio
Desenvolvimento de pipelines ETL/ELT e features para catálogo de dados corporativo. Implementação de business glossary, integrações MySQL e refatoração de SQL legado com ganhos de +50% em performance.
FIA Business School
Liderança técnica e visão corporativa. Foco em conectar a engenharia de dados aos objetivos de negócio, gerenciando a interseção crucial entre times, tecnologia e resultados financeiros.
FIAP
Aprofundamento em inteligência analítica e modelagem avançada. O elo essencial para garantir que a infraestrutura técnica de dados suporte decisões precisas e orientadas a valor.
FATEC-SP
O alicerce da minha visão como Data Engineer. Fundamentos rigorosos em arquitetura de sistemas, engenharia de software e modelagem para construir infraestruturas robustas e escaláveis.
Aberto para desafios de alto impacto em Data Engineering e parcerias em consultoria. Manda uma mensagem!