Engenheiro de Dados com Mestrado em Engenharia Elétrica (IA & Automação) em andamento na UFERSA. Especializado na construção de pipelines ETL/ELT orquestrados com Apache Airflow, arquiteturas Medallion (Bronze/Silver/Gold) e infraestrutura escalável na AWS.
Antes da tecnologia, atuei como professor de Matemática por mais de 5 anos — o que me deu uma base sólida em pensamento analítico, detecção de padrões e comunicação técnica clara. Esse raciocínio é aplicado diretamente em pipelines de dados, detecção de anomalias com Z-Score dinâmico e modelagem matemática.
Tenho experiência com sistemas em produção, desde a coleta via API REST até a entrega de insights para tomada de decisão.
📍 Paraíba, Brasil · Disponível: remoto | híbrido | presencial
🎓 Bacharelado em Engenharia de Computação — UFERSA (2019–2025)
🎓 Mestrado em Engenharia Elétrica (IA & Automação) — UFERSA (2025–2027)
📄 Publicação: SBPO 2024 — Otimização Logística com Metaheurística GRASP
💼 Engenheiro de Dados & Software — AutomateLL (set/2025–jan/2026)
Sistemas reais. Problemas reais. Impacto mensurável.
Problema: Coleta manual de dados climáticos via API era lenta, inconsistente e sem rastreabilidade
Solução: Pipeline ETL end-to-end com Apache Airflow + PostgreSQL + Docker — extração via API REST → arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold) → detecção de anomalias por Z-Score dinâmico adaptado por região. Idempotente, containerizado e com execução automatizada diária
Resultado: Dados fluem automaticamente com rastreabilidade total; anomalias detectadas sem intervenção manual
Python · Apache Airflow · Docker · PostgreSQL · Pandas · Medallion Architecture · Z-Score
Problema: Aplicações backend precisam de alta disponibilidade e escala automática sem intervenção manual
Solução: Ambiente cloud com EC2 + Application Load Balancer + Auto Scaling em multi-AZ, políticas de escalonamento por CPU e controle granular de acesso via IAM. Configuração 100% via AWS CLI, reproduzível e pronta para CI/CD
Resultado: Infraestrutura resiliente, escalável e auditável, pronta para ambientes de produção
AWS · EC2 · ALB · Auto Scaling · IAM · Multi-AZ · AWS CLI
Problema: Empresa real (Império Sucata) operava com controles manuais de estoque, margem e fluxo de caixa — alto risco de erro e perda de visibilidade
Solução: Sistema ERP em produção com APIs REST em Java + Spring Boot, automação de relatórios em Python (estoque, margem de lucro e fluxo de caixa em tempo real), microsserviços com comunicação assíncrona via RabbitMQ e infraestrutura na AWS (EC2, S3, RDS)
Resultado: Substituição completa de controles manuais; visibilidade operacional em tempo real para o negócio
Python · Java · Spring Boot · RabbitMQ · AWS (EC2, S3, RDS) · SQL · Produção
Problema: Empresa de laticínios precisava reduzir custos de distribuição em múltiplas rotas — um problema NP-difícil
Solução: Implementação do algoritmo GRASP em Python para o Problema do Caixeiro Viajante, em parceria com UFERSA e UFRN. Além disso, implementação do zero de Hill Climbing, Simulated Annealing, Algoritmo Genético e PSO aplicados a problemas de logística
Resultado: Soluções de alta qualidade em segundos; publicado no 57° Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (Gramado/RS)
Python · GRASP · Hill Climbing · Simulated Annealing · Algoritmo Genético · PSO · Publicação Acadêmica
| Competência | Detalhe |
|---|---|
| Pipelines de dados | ETL/ELT com Airflow, Pandas, PostgreSQL — arquitetura Medallion em produção |
| Cloud (AWS) | EC2, S3, RDS, Lambda, IAM, Auto Scaling, CloudWatch, Systems Manager |
| Bancos de dados | PostgreSQL, MySQL, DynamoDB — modelagem + queries complexas |
| ML & Otimização | Scikit-learn, Z-Score dinâmico, metaheurísticas, Lógica Fuzzy |
| Backend & DevOps | Java/Spring Boot, APIs REST, microsserviços, RabbitMQ, Docker, CI/CD |
| Base matemática | 5+ anos ensinando + Eng. Computação + Mestrado em Eng. Elétrica (IA) |
| Comunicação técnica | Transforma sistemas complexos em linguagem clara para qualquer audiência |
Data Engineering
Data & ML
Cloud (AWS)
Backend & DevOps
Vamos construir algo juntos?
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