Data Engineer_
gabriel_db=# SELECT entrega, resultado FROM impacto;
| entrega | resultado |
|---|---|
| receita no CRM que sustento | R$ 500M+ |
| usuários/mês no catálogo de dados | 3.000+ |
| tempo de SQL e ELT legados | −80% |
| migração SAS → Databricks | liderando |
| automações de governança | 10+ |
(5 linhas)
Sou dono dos produtos de dados de ponta a ponta. Desenho o modelo do Lakehouse, combino contratos de dados com quem consome e respondo pela confiabilidade e performance em produção.
Projetei e entreguei um web crawler e 10+ automações de governança que tiram trabalho manual do time e mantêm o catálogo de dados confiável para quem decide.
Reduzi em mais de 80% o tempo de queries legadas e pipelines ELT/ETL com tuning hands-on, em bases usadas por 3.000+ pessoas por mês.
Grande banco · Wealth Management
Dono dos pipelines e modelos Lakehouse que atendem o segmento Wealth Management. Lidero a migração de rotinas legadas em SAS para o Databricks, entregando camadas canônicas e derivadas consumidas pelo CRM legado e pelo Salesforce. Desenho as regras de segmentação das audiências Wealth e os contratos de dados com o Salesforce, com produtização ponta a ponta: modelagem, CI/CD, confiabilidade e monitoramento.
Grande banco
Arquiteto e gerencio os pipelines de dados core de um CRM que sustenta uma operação de R$ 500M+ em receita. Atuo como Data Owner do Catálogo de Dados interno (3.000+ usuários/mês). Otimizei processamentos SQL/ELT em +80% e construí um web crawler e 10+ automações de governança 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.
Lidero a saída das rotinas legadas em SAS para um Lakehouse no Databricks que atende o segmento Wealth Management. Organizei o modelo em camadas canônicas e derivadas para que o CRM legado e o Salesforce consumam a mesma base.
🎯 Decisões: camadas canônicas e derivadas, contratos de dados com o Salesforce, regras de segmentação das audiências Wealth e CI/CD com monitoramento em cada pipeline.
Arquiteto e mantenho os pipelines core de um CRM ligado a uma operação de R$ 500M+ em receita. Como Data Owner do catálogo de dados interno, respondo pela qualidade e pela descoberta dos dados usados por 3.000+ pessoas por mês.
🎯 Resultado: mais de 80% de redução no tempo de SQL e ELT legados, um web crawler e 10+ automações de governança.
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.
Previsão de risco de obesidade (87% de acurácia), direção diária do Ibovespa (75,76%) e propensão à inadimplência (72%), em Python com Scikit-learn, Optuna, Streamlit e Dash.
Microsoft
2026
Microsoft
2026
Microsoft
2026
Astronomer
Aspire Institute (Harvard Business School)
2025
Astronomer
2025
Astronomer
2025
FIA Business School
Gestão de negócios, finanças e liderança de times de tecnologia.
FIAP
Estatística, modelagem preditiva e Machine Learning aplicados a problemas de negócio.
FATEC-SP
Engenharia de software, banco de dados e arquitetura de sistemas.
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