Engenheiro de Dados e Backend
Rio Grande do Sul, Brasil (Disponível para Trabalho Remoto)
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Contato: mateuscarnielbrambilla@gmail.com
Python TypeScript Node.js Next.js PySpark PostgreSQL Docker Google Cloud
Estudante de Engenharia de Software e desenvolvedor com forte atuação em desenvolvimento backend de alta performance, arquiteturas de dados escaláveis e automação de Cloud/MLOps. Experiência na otimização de pipelines de dados massivos, provisionamento de recursos em nuvem, implementação de práticas recomendadas de segurança e rate-limiting, além de automação de fluxos de IA/LLMs em ambientes de produção.
Atualmente, projeto e mantenho processamento de dados crítico e infraestrutura backend em um ecossistema industrial de grande escala.
Novembro de 2025 – Presente
- Automação de IA e MLOps: Desenvolvi uma biblioteca interna em Python integrada ao Databricks SDK para automatizar a criação, catálogo e versionamento de espaços Databricks Genie via GitLab CI (esteira GitOps).
- Otimização de Pipelines de LLM: Reestruturei fluxos de extração de dados integrando as APIs do LangChain e Google Gemini, reduzindo em 75% os custos operacionais com IA por meio de engenharia de prompts refinada.
- Governança de Dados e Segurança: Implementei camadas métricas com restrição de contexto (Metric Views) no Databricks Unity Catalog para limitar o escopo de agentes de IA, mitigando alucinações.
- Ingestão de Eventos IoT: Desenvolvi e publiquei uma API REST de alta vazão em Flask para ingestão e validação em tempo real de eventos de sensores RFID (Zebra FX9600) usando Pydantic, MongoDB e SQL Server.
- Pipelines de Dados na Nuvem: Construí e migrei pipelines ETL/ELT complexos para Delta Live Tables (DLT) usando PySpark sob a Arquitetura Medalhão no Google Cloud Platform.
Abril de 2025 – Novembro de 2025
- Processamento de Big Data: Desenvolvi pipelines em PySpark nas camadas Bronze e Silver para extração e transformação eficiente de dados industriais de chão de fábrica.
- PoCs de Modelagem Preditiva: Desenvolvi provas de conceito de previsão de séries temporais (Prophet e redes LSTM) integradas aos fluxos corporativos para otimização de demanda.
- Padrões de Engenharia: Introduzi fluxos básicos de CI/CD e boas práticas de revisão de código no time de automação e processos industriais.
Plataforma de alto desempenho projetada para rastreamento de metas e gestão estratégica de métricas.
- Arquitetura Backend: Desenvolvida em Node.js, Express e Prisma ORM, integrando banco de dados PostgreSQL.
- Segurança e Confiabilidade: Autenticação baseada em JWT, integração com Google OAuth2 (PassportJS), validações rígidas de entrada com Zod, armazenamento em nuvem S3-compatible, controle de taxa de requisições (rate-limiting) e cabeçalhos de segurança customizados via Helmet.
Vencedor Local e Indicado Global (Lajeado, RS)
- Criação de plataforma em nuvem para processar dados atmosféricos de satélite e convertê-los em recomendações diretas de saúde pública para populações locais. Prototipagem ágil utilizando Python e APIs geoespaciais públicas.
Previsão de Conclusão: Dezembro de 2028 | Média Acadêmica: 9.6/10 (Bolsista Impulsiona)
- Google Cloud Associate Cloud Engineer (ACE): Preparação intensiva para a prova de certificação planejada para Junho/Julho de 2026.
- Cisco Certified Network Associate (CCNA)
- Linux Fundamentals (RedHat)
- Advanced SQL Certification (HackerRank)
- Linguagens: Python, TypeScript, SQL (Avançado), Node.js, Java.
- Frameworks e Libs: FastAPI, Flask, Express, React, Next.js, LangChain, Pydantic, Zod, Prisma, SQLAlchemy.
- Engenharia de Dados e IA: PySpark, Databricks (DLT, Unity Catalog, SDK), MLflow, Gemini API, MLOps, Power BI.
- Infraestrutura e DevOps: Google Cloud Platform (GCP), Docker, Git/GitLab CI, RedHat/Ubuntu Linux, noções de Terraform.
Se você achou meu perfil interessante, tem uma oportunidade em aberto em engenharia de dados, desenvolvimento backend ou arquitetura de nuvem, ou gostaria de colaborar em um projeto, sinta-se à vontade para entrar em contato. Estou aberto a novas oportunidades profissionais e parcerias técnicas!
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