Construo as trilhas por onde o dado anda — do ingest bruto ao modelo que sustenta a decisão. Hoje na Minerva Foods, uma das maiores exportadoras de proteína do mundo.
I build the trails data travels on — from raw ingest to the model a decision actually rests on. Currently at Minerva Foods, one of the world's largest protein exporters.
Trabalho e curiosidade convergem numa mesma pergunta de engenharia: de onde isso veio? — respondida rápido o bastante para a decisão ainda importar.
Work and curiosity converge on one engineering question: where did this come from? — answered fast enough for the decision to still matter.
Na Minerva, o rastro é de proteína: da fazenda ao contêiner, ao porto, a mais de 100 países. Rastreabilidade aqui não é relatório — é requisito de exportação.
At Minerva the trail is protein: farm to container, port, and on to 100+ countries. Traceability here isn't a report — it's an export requirement.
Em geoespacial, o rastro é de pixel: satélite, talhão, uso do solo, tempo. Formatos cloud-native mudaram o que dá pra perguntar — e a que custo.
In geospatial the trail is pixel: satellite, parcel, land use, time. Cloud-native formats changed what you can ask — and at what cost.
Em forense de blockchain, o rastro é de transação: endereço, salto, cluster, entidade. Grafo em escala, com a mesma pergunta de proveniência.
In blockchain forensics the trail is transaction: address, hop, cluster, entity. Graph at scale, same provenance question.
São três domínios distintos com o mesmo problema de engenharia: ingerir muito, modelar bem e conseguir reconstruir a origem sob demanda. Modelagem dimensional, particionamento e linhagem não mudam de natureza quando o objeto passa de boi para pixel ou para transação — muda a cardinalidade.
Three distinct domains, one engineering problem: ingest a lot, model it well, and reconstruct provenance on demand. Dimensional modeling, partitioning and lineage don't change in kind when the object goes from cattle to pixel to transaction — the cardinality does.
Arquitetura medalhão em lakehouse, orquestrada e versionada. O que está em produção no dia a dia.
Medallion architecture on a lakehouse, orchestrated and versioned. What's in production day to day.
Big data, analytics e engenharia de dados numa das maiores empresas de alimentos do mundo — presente em mais de 100 países e cinco continentes. Pipelines em Databricks e Azure sustentando decisão operacional e comercial.
Big data, analytics and data engineering at one of the world's largest food companies — present in 100+ countries across five continents. Databricks and Azure pipelines supporting operational and commercial decisions.
Programa intensivo de cinco meses em Big Data, Analytics Engineering e Engenharia de Dados.
Five-month intensive program in Big Data, Analytics Engineering and Data Engineering.
Bacharelado em Tecnologia. Conclusão em dezembro de 2026.
Bachelor of Technology. Graduating December 2026.
Selecionado entre 75 vagas na trilha de Engenharia de Dados do Santander Coders 2023, de um universo de mais de 70 mil candidatos.
Selected for one of 75 seats on the Data Engineering track of Santander Coders 2023, out of 70,000+ applicants.
Uma seleção do que está aberto no GitHub — estudo, faculdade e experimentos.
A selection of what's open on GitHub — coursework, study and experiments.
Pipeline analítico sobre dados de corridas de táxi, modelado em dbt e servido em painel no Looker Studio.
Analytics pipeline over taxi trip data, modeled in dbt and served through a Looker Studio dashboard.
Gestão ágil para o agronegócio. Projeto que primeiro juntou meus dois assuntos: dados e cadeia produtiva agrícola.
Agile management for agribusiness. The project that first joined my two subjects: data and the agricultural supply chain.
Detecção de tumor cerebral com redes neurais convolucionais sobre imagens de ressonância.
Brain tumor detection with convolutional neural networks over MRI imaging.
Registro público do meu estudo de engenharia de dados através de livros — Airflow e Spark na prática.
Public log of my data engineering study through books — Airflow and Spark hands-on.
Experimentos de hierarquia de memória (L1/L2/L3/RAM), desempenho de leitura sequencial e aleatória, e computação em GPU.
Experiments on memory hierarchy (L1/L2/L3/RAM), sequential and random read performance, and GPU compute.
Aplicação de chat sobre RabbitMQ, explorando mensageria e comunicação entre serviços.
Chat application over RabbitMQ, exploring messaging and inter-service communication.
Não é lista de ferramentas que domino — é onde minha atenção está agora, em ordem. Destacado, o que estou lendo de verdade.
Not a list of tools I've mastered — it's where my attention is right now, in order. Highlighted, what I'm actually reading.
Aberto a conversas sobre engenharia de dados, lakehouse, geoespacial e rastreabilidade de cadeias.
Open to conversations about data engineering, lakehouse, geospatial and supply chain traceability.