Engenheiro de Dados e Automação com mais de 20 anos de experiência em tecnologia, atuando na construção, sustentação e evolução de pipelines escaláveis, sistemas de retenção e arquiteturas ETL/ELT orientadas a resultado.
Especialista em transformar processos manuais complexos em soluções automatizadas — integrando múltiplas fontes de dados, desenvolvendo agentes de IA e gerando impacto mensurável em áreas de negócio.
- 🏗️ Engenharia de Dados — Pipelines ETL/ELT com Spark, Airflow e Python
- 🤖 Agentes de IA e IA Generativa — LLMs, MCP, Agno, LangChain
- 🔄 Automação Inteligente de Processos — n8n, Webhooks, APIs REST
- 📊 Relatórios Gerenciais e Storytelling com Dados
- 🎯 Retenção de Clientes e Detecção de Churn via dados comportamentais
- 🔌 Integração com APIs e bancos relacionais/distribuídos
- ☁️ Infraestrutura de Dados com MinIO, Docker e VPS
Atuação remota em governança de dados em ambiente corporativo de serviços financeiros.
- Migrei Relatório Crítico de Retenção de scripts SQL manuais para arquitetura ETL/ELT escalável com Python, Spark e Airflow, eliminando risco operacional e aumentando confiabilidade dos dados.
- Sustentação e evolução do ecossistema corporativo de dados (Data Warehouse, Spark, Airflow), garantindo SLA, governança e confiabilidade analítica.
- Automação de follow-up, pós-venda e retenção com n8n + Evolution API + PostgreSQL, reduzindo falhas operacionais em até 70%.
- Modelagem SQL para detecção de churn com ações automatizadas de retenção.
- Relatórios gerenciais em tempo real para tomada de decisão com dados de agendamento e conversão.
- Apoio à recuperação de créditos de ICMS para General Motors e Volkswagen (dezenas de milhões de reais/mês).
- Tradução de requisitos fiscais complexos em especificações técnicas e modelagem SQL para auditorias.
| Projeto | Descrição |
|---|---|
| 🤖 Agentes de IA | Agentes com Agno, LangChain, MCP e OpenAI |
| 🔄 Pipelines ETL/ELT | Spark, Airflow, Python — dados em escala |
| ⚙️ Automações n8n | Workflows com APIs, WhatsApp, bancos de dados |
| 📊 Dashboards | Indicadores e relatórios de negócio |
| 🧪 Provas de Conceito | IA aplicada, Context Engineering, MCP |
- 📜 Workshop Pipeline ETL Python – 1 Bilhão de Linhas — Jornada de Dados (2025)
- 🐳 Docker para Engenheiro de Dados — Jornada de Dados (2025)
- 🌿 Bootcamp Git e GitHub — Jornada de Dados (2025)
- 🤖 Criando Agentes com Agno — Asimov Academy (2025)
- 🔗 Agentes de IA com Python e n8n — Jornada de Dados (2025)
- 🌐 APIs com Python + Streamlit — Asimov Academy (2025)
- 🧠 Engenharia de Prompts — Asimov Academy (2024)
- Arquiteturas avançadas para Agentes de IA
- Context Engineering & Model Context Protocol (MCP)
- Engenharia de Dados Moderna (Lakehouse, Data Mesh)
- Databricks & Spark em ambientes de produção
"Dados sem ação são apenas números. Dados com automação são vantagem competitiva."