Engenheiro de dados · Brasília, DF
Construo pipelines de dados que saem da fonte bruta e chegam em decisão. Hoje trabalho com plataformas de dados para ministérios federais no GovHub/LabLivre-UnB e com engenharia de dados no TCDF — e, nas horas livres, com produtos próprios sob a Bomo Software.
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2026 — atual
GovHub: plataforma de dados multi-cliente que atende ministérios federais (MCid, MinC, MGI, MJ). DAG Factory com configuração em YAML, abstração de providers de storage e arquitetura medallion com Airflow para EL e dbt para T. Também toco o Boletim da Conjuntura — pipeline do mercado habitacional com dados de IBGE, BACEN, ABECIP, FGV e FipeZap.
2025 — atual
Engenharia de dados para plataformas de dados governamentais: pipelines de ingestão a partir de SQL Server, coleta automatizada de portais públicos e adequação de arquitetura à LGPD.
Independente
Produtos próprios em SaaS e dados: API de mercado financeiro brasileiro, agentes de IA para gestão de mídia paga e bibliotecas open source para infraestrutura de dados.
2022 — atual
9º semestre. Também atuo como monitor na disciplina de Gestão e Configuração de Software, acompanhando alunos em containerização, CI/CD e Kubernetes.
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Cliente Python unificado para object storage: uma interface só para S3, GCS, MinIO e afins. Open source, feito para virar dependência de pipeline sem dor.
API REST de renda variável brasileira — ações, FIIs e ETFs. Pipeline de ingestão, camada analítica em dbt, API em FastAPI e SDK em Python com CLI.
SaaS multi-tenant com agentes de IA que gerenciam campanhas de Google e Meta Ads. Isolamento por schema, filas assíncronas e cobrança recorrente.
Boletim econômico do mercado habitacional. Camadas bronze/silver/gold em dbt, tratamento de sujeira típica de fonte pública brasileira e dashboards no Superset.
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