MBA em Engenharia de Dados
Universidade Presbiteriana Mackenzie
Olá, sou o Vitor.
Dados com
contexto.
Sou engenheiro de dados. Trabalho com integração, transformação e modelagem para conectar tecnologia e negócio.
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ATUALMENTEMercado Livre desde 2024
SQL, Python e uma visão
além da transformação do dado.
01 / PROJETOS
Da ideia
à implementação.
Quatro trabalhos em engenharia de dados e analytics.
01IPB · Projeto coletivo de MBAOnde há potencial bancário?
Integração de dados públicos para investigar oportunidades de expansão bancária nos municípios brasileiros.
Onde há potencial bancário?
Integração de dados públicos para investigar oportunidades de expansão bancária nos municípios brasileiros.
O problema
Como combinar capacidade econômica, adoção digital e presença bancária para comparar oportunidades entre municípios?
A entrega
Pipeline em camadas raw, trusted e analytics, análise exploratória e três versões do Índice de Potencial Bancário (IPB).
Fluxo de dados
- 01Fontes públicas
IBGE · BCB · Anatel
- 02Ingestão e tratamento
Python · raw / trusted
- 03Índice e análise
BigQuery · analytics
- Integração
- Padronização por código IBGE e consolidação dos indicadores municipais.
- Qualidade
- Testes de dados e análise de valores ausentes, outliers e correlações.
- Comparação
- Três formulações do índice para estudar a sensibilidade dos rankings.
Integro a equipe com Hermes Augusto, Lúcio Franchi Cruz e Nathalia Miranda. O projeto segue em desenvolvimento, com refinamento e validação de negócio previstos no roadmap.
02Pipeline analítico localUma plataforma de dados, do início ao fim.
Dados de vendas e logística organizados em uma plataforma analítica com modelagem, testes e auditoria.
Uma plataforma de dados, do início ao fim.
Dados de vendas e logística organizados em uma plataforma analítica com modelagem, testes e auditoria.
O problema
Como transformar arquivos de pedidos e itens em uma base consistente para analisar vendas e logística?
A entrega
Modelos dimensionais no DuckDB, verificações com dbt, reconciliação de registros e dashboard em Streamlit.
Fluxo de dados
- 01Ingestão
CSV · MinIO
- 02Modelagem e testes
dbt · DuckDB
- 03Consumo
Streamlit
- Modelagem
- Camadas staging, intermediate e marts, com dimensões e fato de itens de pedidos.
- Integridade
- Testes de unicidade, preenchimento e relacionamento entre fato e dimensões.
- Operação
- Script de execução por etapas, logs e auditoria de contagem de registros.
A arquitetura concentra armazenamento e processamento no ambiente local. O repositório reúne código, documentação de requisitos e planos de teste.
03Desafio Magalu · PySparkVendas, comissões e modelagem.
Transformação de dados de e-commerce em dimensões, fatos e análises de vendas por parceiro.
Vendas, comissões e modelagem.
Transformação de dados de e-commerce em dimensões, fatos e análises de vendas por parceiro.
O problema
Como organizar pedidos, produtos e parceiros para calcular comissões e comparar o desempenho mensal?
A entrega
Notebook PySpark com modelo dimensional, agregações mensais, regras de comissão e rankings por parceiro.
Fluxo de dados
- 01Origem
Tabelas CSV
- 02Transformação
Joins · dimensões · fato
- 03Análise
Comissões · rankings
- Modelagem
- Construção de dimensões de localização, produto, parceiro e cliente, além da fato de pedidos.
- Regras de negócio
- Agregações de vendas e aplicação das regras de bônus e comissão do desafio.
- Análise temporal
- Window functions para identificar os três maiores parceiros em cada mês.
Solução desenvolvida em notebook para um desafio de Analytics Engineering. O código documenta as transformações e as regras aplicadas aos dados do exercício.
04Desafio PAN · SCRCrédito em uma base analítica.
Preparação de variáveis de crédito a partir de modalidades, vencimentos e faixas de atraso.
Crédito em uma base analítica.
Preparação de variáveis de crédito a partir de modalidades, vencimentos e faixas de atraso.
O problema
Como reorganizar dados no formato SCR para facilitar análises e a construção de variáveis de crédito?
A entrega
Base analítica book_scr, com agregações por modalidade, faixas acumuladas e exportação em CSV.
Fluxo de dados
- 01Base de entrada
SCR · modalidades
- 02Preparação
SQL · faixas de crédito
- 03Saída
Book analítico · CSV
- Transformação
- Junção de modalidades e geração de expressões SQL para agregações de crédito.
- Variáveis
- Saldos a vencer e vencidos organizados em faixas e janelas acumuladas.
- Exploração
- Consultas e gráficos para analisar a distribuição das modalidades de crédito.
O foco do desafio é a preparação de dados e variáveis para análise de crédito, com consultas exploratórias e exportação da base resultante.
Também por aqui: um projeto de integração e entrega contínuas.
Pipeline CI/CD ↗02 / SOBRE
Técnica encontra
contexto.
E-commerce.
Finanças.
Saúde.
Sou engenheiro de dados com uma trajetória que reúne e-commerce, serviços financeiros e saúde.
Trabalho com pipelines, integração, transformação e modelagem de dados. Ao longo dessa jornada, passei por Mercado Livre, Cielo, Magazine Luiza, Itaú, NTT DATA e Optum.
Sou bacharel em Sistemas de Informação e curso o MBA em Engenharia de Dados na Universidade Presbiteriana Mackenzie.
Linguagens & processamento
SQL / Python / PySpark
Pipelines & modelagem
Airflow / dbt / ETL
Cloud & dados
Google Cloud / AWS / BigQuery
Versionamento & entrega
Git / GitHub Actions / CI/CD
03 / TRAJETÓRIA
Caminhos que
se conectam.
-
Mercado Livre
AtualData Engineer
Engenharia de dados no ecossistema de e-commerce do Mercado Livre.
— presente
-
Cielo
Data Engineer
Atuação em engenharia de dados no setor de meios de pagamento.
—
-
Magazine Luiza
Analytics Engineer
ETL e pipelines de dados em Google Cloud no projeto Magalu Ads.
—
-
Itaú Unibanco
Data Engineer
Desenvolvimento de processos ETL e soluções serverless na AWS.
—
-
NTT DATA / everis
Junior Data Engineer
Projetos de dados com PySpark, Hive e Tableau.
—
-
Optum
Data Analytics Intern
Análise de dados, SQL e processos ETL no setor de saúde.
—
FORMAÇÃO
Continuar aprendendo.
Bacharelado em Sistemas de Informação
Universidade Anhembi Morumbi
04 / CONTATO
Vamos trocar
uma ideia?
Sobre dados, tecnologia
ou o próximo projeto.