Engenheiro de Software | Desenvolvedor Back-End Python | Analista de Dados

"Transformando dados e código em soluções reais, escaláveis e inteligentes."

Estudante de Engenharia de Software e Analista de Dados com foco em desenvolvimento back-end, automação, APIs REST, SQL e soluções em nuvem (AWS e GCP).
Atuo criando projetos que unem engenharia de software, dados e cloud computing, com foco em escalabilidade, boas práticas e impacto real no negócio.

Busco oportunidades como Desenvolvedor Back-End Python ou Analista de Dados, aplicando integrações, microsserviços, pipelines, ETL e modelagem de dados.

Sou proativo, resiliente e guiado por aprendizado contínuo — especialmente na interseção entre software, dados e cloud.

Tecnologias principais: Python | FastAPI | SQL | Docker | AWS | GCP | Power BI | Pandas | PostgreSQL | MySQL

• Automação de processos internos com Python (ETL, APIs, integrações).
• Desenvolvimento de dashboards interativos com Power BI, Plotly e aplicações web.
• Criação e consumo de APIs REST para integração entre sistemas internos.
• Consultas SQL otimizadas e modelagem de dados em MySQL e PostgreSQL.
• Extração, tratamento e padronização de dados de múltiplas fontes.
• Versionamento e colaboração com Git e GitHub.

• Automação de Relatórios Financeiros: Automação completa (leitura, validação, consolidação) de planilhas financeiras, com geração de relatórios em PDF/Excel e arquitetura flexível baseada em configuração YAML.
• Gêmeo Digital Industrial (Python): simulação de linhas de produção com SimPy, SciPy e scikit-learn.
• Dashboard Financeiro: Streamlit + Plotly com KPIs empresariais.
• Integração Python + SQL: pipelines SQLAlchemy + Docker + AWS/GCP.
• APIs REST: criação de APIs escaláveis com FastAPI e containerização com Docker.

• Ensino de lógica de programação, informática básica e hardware.
• Desenvolvimento de materiais e projetos práticos para alunos.

• Linguagens: Python, Java, JavaScript, SQL, C# (básico)
• Frameworks Back-end: FastAPI, Flask, Django, Spring Boot
• Banco de Dados: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB
• Cloud & DevOps: AWS (EC2, S3, RDS, Lambda), Docker, GitHub Actions, GCP Cloud SQL
• Ferramentas: Power BI, Git, SQLAlchemy, Alembic, Streamlit
• Conceitos: ETL, Data Pipelines, Microsserviços, POO, TDD, APIs REST, Modelagem de Dados

• Power BI – Santander OpenAcademy (Nov/2025)
• Santander 2025 – Back-End com Python (DIO)
• Google Data Analytics – Coursera
• Bootcamp Machine Learning – BairesDev
• GFT Start #7 – Java (DIO)
• Akad – Fullstack Developer (.NET, C# e React)
• Universia – Fundamentos de IA Generativa

• Automação de Relatórios Financeiros Automação completa para leitura, validação e consolidação de planilhas financeiras, incluindo geração de métricas, gráficos, relatórios em PDF e exportação final em Excel com formatação profissional e arquitetura flexível baseada em configuração YAML.

• Pipeline ETL Automatizado — AWS + Python     Pipeline serverless completo: extração de API, transformação com Pandas, carga em PostgreSQL (AWS RDS), logs no S3, Dockerfile, Pytest, CDK/SAM e Pydantic Settings.

• Pipeline Multicloud AWS + GCP     Upload simultâneo AWS S3 + GCS, versionamento por timestamp, relatórios CSV/Parquet, logs estruturados e CI/CD com GitHub Actions.

• Integração Python + MySQL/PostgreSQL (Local & Cloud)     Projeto com SQLAlchemy, Docker, MySQL/PostgreSQL, AWS RDS e GCP Cloud SQL.

• Gêmeo Digital Industrial     Simulação completa de linhas de produção com SimPy, SciPy e scikit-learn.

• Dashboard Financeiro     KPIs financeiros, gráficos interativos e visualização de dados com Streamlit e Plotly.

• API REST com FastAPI + Docker     API com JWT, CRUD completo, Swagger, validações e arquitetura de microsserviços containerizada.

• Sistema Web de Ordens de Serviço     Aplicação Python + NoSQL com filtros, cadastro, prazos e painel web intuitivo.

• Sistema de Relatórios Automáticos — AWS     Automação de geração de relatórios com Python, AWS, logs e processamento estruturado.

• Pipeline ETL Serverless — GCP     Cloud Functions, Cloud Storage, Data Pipeline, validações com Pydantic, arquitetura escalável e deploy em nuvem Google.