Ítalo
Guimarães.

Engenheiro de Dados / IA Sênior — Remoto — Brasil

• Projeta e otimiza pipelines Spark/Databricks em larga escala para datasets financeiros de alto volume, com responsabilidade pelo ciclo completo: arquitetura, implementação, tuning, qualidade, CI/CD, monitoramento e documentação.
• Mantém tabelas Delta Lake como fonte única da verdade para times de produto e risco, com schema evolution, transações ACID, padrões incrementais (merge, upsert, CDC) e governança via Unity Catalog.
• Constrói ferramentas de agentes de IA (LangGraph, ReAct, MCP) integradas aos serviços internos de plataforma, com contratos claros, estratégias de retry/fallback e observabilidade para workflows agênticos em produção.
• Implementa controles de qualidade, alertas e rastreamento de linhagem para garantir integridade e confiabilidade dos consumidores downstream em escala fintech (100M+ usuários).
• Lidera revisões de design técnico e code reviews, mentorando engenheiros em tuning de Spark, trade-offs de modelagem e padrões de design escaláveis.

Engenheiro de Dados — Remoto — Brasil

• Liderou operações de DataOps para a Dasa Medicina Diagnóstica, monitorando ingestão de dados e otimizando recursos computacionais no ambiente GCP (Cloud Composer, BigQuery, GCS, Dataproc).
• Gerenciou DAGs do Apache Airflow no Cloud Composer, garantindo execução eficiente de pipelines ETL críticos e alta disponibilidade da plataforma de dados.
• Desenvolveu e otimizou jobs PySpark no Dataproc para transformações de dados em larga escala com modelagem dimensional e otimização de queries no BigQuery.
• Provisionou infraestrutura em GKE/Kubernetes com Terraform; implementou monitoramento e alertas automatizados com Grafana, aumentando confiabilidade e reduzindo MTTR em incidentes complexos de pipelines.

Engenheiro de Dados — IoT Industrial e Monitoramento de Equipamentos — Remoto — Brasil

• Construiu pipelines de ingestão de dados em Python para dados estruturados e não estruturados gerados por dispositivos de monitoramento de equipamentos industriais (vibração, temperatura, corrente, telemetria de operação).
• Integrou MongoDB como fonte operacional principal, extraindo telemetria heterogênea de equipamentos e dados de eventos para ClickHouse (otimizado para consultas de séries temporais de alta frequência) e PostgreSQL para analytics operacional.
• Orquestrou scripts de extração e ingestão em Python para fluxos agendados e orientados a eventos, garantindo processamento confiável e de baixa latência de leituras de sensores industriais de alta frequência em produção.

Engenheiro de Dados — Remoto — Brasília, DF, Brasil

• Arquiteta e mantém plataforma de dados distribuída integrando PostgreSQL, DuckDB e AWS (S3, Lambda) como sistema de registro para indicadores nacionais de saúde, com versionamento de schema, governança de acesso e auditabilidade.
• Construiu o pipeline do SISVAN integrando dados operacionais dos sistemas nacionais de vigilância alimentar e nutricional em uma tabela fato estruturada com rastreamento de completude e auditabilidade — aceito no SEMISH/CSBC 2026.
• Automatizou workflows de CI/CD via GitLab para artefatos de código e infraestrutura; implementou ferramentas de migração de schema e deploys multi-ambiente.

Engenheiro de Dados — Remoto — Belo Horizonte, MG, Brasil

• Projetou arquiteturas enterprise de Data Lakehouse para clientes financeiros e de saúde com AWS (S3, Glue, Redshift, Athena) e GCP (BigQuery, GCS, Dataproc), implementando modelos dimensionais Star e Snowflake Schema.
• Orquestrou pipelines ETL com Apache Airflow e AWS Glue; implementou catálogo de dados (DataHub, OpenMetadata) e ferramentas de qualidade (Great Expectations, SODA).
• Liderou revisões de código e definiu padrões de engenharia (idempotência, testabilidade, documentação); mentorou engenheiros em sistemas distribuídos e modelagem de dados em squads multi-cliente.

Engenheiro de Dados — Remoto — São José dos Campos, SP, Brasil

• Liderou o projeto Data Ecosystem: projetou zonas de Data Lake (raw, trusted, refined) ingerindo dados operacionais de manufatura de fontes heterogêneas (SQL Server, Oracle, SAP, bancos GCP) com PySpark, NiFi e Airflow em AWS e GCP.
• Construiu pipelines de dados operacionais ingerindo telemetria de sensores e processos de manufatura para infraestrutura de analytics em nuvem — analogia direta à integração OT-to-cloud de dados industriais.
• Construiu dashboards analíticos no Power BI para times de TI (Serviço, Qualidade, Delivery, Custos); automatizou KPIs, planilhas e sistemas de gerenciamento; administrou capacidade do Power BI.
• Aplicou práticas de DevOps para confiabilidade e monitoramento em produção; gerenciou dados relacionais e não-relacionais em stores SQL e NoSQL.

Engenheiro de Software (Estágio) — Brasília, DF, Brasil

• Gerenciou bancos de dados Oracle e desenvolveu aplicações enterprise Oracle APEX; otimizou schemas relacionais e performance de queries para sistemas governamentais de auditoria.

Pesquisador em Visão Computacional — Brasília, DF, Brasil

• Desenvolveu e pesquisou modelos preditivos para detecção de faixas de rodagem usando redes neurais convolucionais e deep learning no simulador CARLA; aplicou técnicas de mineração e análise de dados.