Entusiasta de Plataformas de Dados | Machine Learning & Analytics

“Explorando e construindo ecossistemas locais completos de dados: desde pipelines de ingestão (Engenharia de Dados) até modelagem estatística avançada (Data Science/ML) e governança em produção (MLOps/SRE).”

• Pipelines: Desenvolvimento de pipelines de ETL/ELT locais focados em integridade transacional e eficiência sob a arquitetura Medallion (camadas 🟤 Bronze, ⚪ Silver e 🟡 Gold).
• Orquestração: Gerenciamento, monitoramento e fluxo de tarefas utilizando Prefect Cloud.
• Lakehouse / Motores: Armazenamento colunar moderno e análise analítica veloz utilizando Polars, DuckDB, Parquet e Delta Lake.
• Modelagem: Estruturação de camadas analíticas e Data Marts organizados via DBT (Data Build Tool) local.

• Arquiteturas: Aprendizado de representações, redes neurais profundas (PyTorch) e Aprendizado por Reforço (PPO).
• Validação: Validação rigorosa out-of-sample (Simulações de Monte Carlo), busca de hiperparâmetros (Optuna) e calibração estocástica de incerteza para combater overfitting.
• Analytics Estatístico: Análise de séries temporais, modelos de contagem (zero-inflated) e distribuições probabilísticas complexas.

• Automação: Gerenciamento eficiente de ambientes virtuais locais utilizando uv (resolução ultra-rápida de dependências).
• Observabilidade: Criação de consoles de log estruturados, telemetria física em tempo real (monitoramento de CPU/RAM) e controle de travas físicas (.lock).
• Deploy: Modelagem otimizada para execução local (Air-Gapped) e exportação de modelos para o padrão ONNX.

Linguagens:

Ecossistema & Data Science:

Infraestrutura & Governança:

“Focado em aprender e aplicar arquitetura eficiente de dados, validação matemática e engenharia de software robusta.”