Engenharia de Software / Dados / IA Aplicada
Projeto e evoluo sistemas, plataformas de dados e soluções de inteligência artificial aplicada, com visão de arquitetura, confiabilidade e operação em ambientes reais.
15+ anosde experiência em tecnologia.
15+
Anos em tecnologia
03
Áreas integradas de atuação
End-to-end
Da concepção à operação
01 / Atuação
Tecnologia exige decisões conectadas. Combino experiência no desenvolvimento de sistemas com a construção de plataformas de dados e a aplicação criteriosa de inteligência artificial.
01
Da concepção de novas soluções à modernização de sistemas legados, com sólida experiência em arquitetura, desenvolvimento, refatoração e integração de aplicações, priorizando qualidade, escalabilidade e continuidade operacional.
02
Arquitetura, construção e modernização de plataformas de dados, evoluindo ambientes legados para soluções modernas e escaláveis, com pipelines, processamento distribuído, orquestração e governança.
03
Preparação e engenharia de dados para inteligência artificial, com foco em modelos de linguagem, RAG, agentes inteligentes e integração de soluções de IA a sistemas e processos corporativos.
02 / Abordagem de trabalho
Meu ponto de partida é entender o contexto, os riscos e as restrições do negócio. Ferramentas são meios; documentação, decisões explícitas e qualidade operacional fazem parte da entrega.
01
Objetivo, contexto, restrições, riscos e critérios de sucesso antes da escolha tecnológica.
02
Arquitetura, contratos, decisões registradas e trade-offs compreensíveis por toda a equipe.
03
Implementação, testes, automação, observabilidade e segurança na operação.
04
Documentação útil, transferência de conhecimento e evolução sem dependência de uma única pessoa.
03 / Campos de especialidade
Alguns dos tipos de desafio em que minha atuação técnica se concentra. O foco não é uma ferramenta isolada, mas a arquitetura necessária para resolver o problema.
Pipelines confiáveis, camadas de armazenamento, orquestração e integração entre processamento e consumo analítico.
CONFIABILIDADE · GOVERNANÇA · ESCALA
Integração de serviços, análise de gargalos, observabilidade e práticas de sustentação de ambientes críticos.
INTEGRAÇÃO · OBSERVABILIDADE · EVOLUÇÃO
Estruturação de fontes, recuperação de conhecimento, avaliação de qualidade e integração de modelos e processos reais.
PREPARAÇÃO · RAG · AVALIAÇÃO
04 / Trajetória
Mais de 15 anos de experiência conectando diferentes gerações de tecnologia. Uma trajetória construída no desenvolvimento e sustentação de sistemas críticos, na modernização de aplicações legadas e na evolução para arquiteturas modernas, plataformas de dados e inteligência artificial.
15+
Anos de experiência em tecnologia
01
Fundamentos
Desenvolvimento de aplicações, integração entre sistemas e compreensão de regras de negócio, consolidando uma base sólida em arquitetura, qualidade e evolução de software.
02
Experiência e Modernização
Experiência em sistemas de alta complexidade e criticidade, incluindo sustentação, refatoração, modernização de aplicações legadas e evolução tecnológica, preservando a continuidade operacional e as regras de negócio.
03
Arquiteturas Modernas
Projeto, construção e modernização de plataformas de dados, com arquiteturas Lakehouse, pipelines, processamento distribuído e orquestração, utilizando tecnologias como Spark, Airflow, dbt, Trino e ClickHouse.
04
Inovação e IA Aplicada
Preparação e estruturação de dados para IA, com aprofundamento em modelos de linguagem, RAG, busca semântica e agentes inteligentes, conectando a experiência em software e dados às novas possibilidades da inteligência artificial.
05 / Publicações
Temas que ajudam a orientar decisões de arquitetura, desenvolvimento e o uso responsável de novas tecnologias.
Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse não são apenas lugares para armazenar dados, mas arquiteturas que surgiram para resolver limitações reais de organização, flexibilidade, governança e confiabilidade em ambientes analíticos.
Ler resumoSpec-Driven Development mostra que, na era da IA, desenvolver software com qualidade exige menos improviso e mais engenharia, especificação, contexto e validação..
Ler resumoBoas práticas de engenharia de software aplicadas aos dados tornam pipelines mais confiáveis, documentados, versionados e fáceis de evoluir com ferramentas como o dbt.
Ler resumo06 / Contato
Aberto a conexões profissionais e conversas sobre arquitetura de software, plataformas de dados, IA aplicada e desafios de engenharia.
