Analytics Engineer | Data, BI & Automation
Presto serviços em Data Analytics, BI e Analytics Engineering, ajudando a transformar dados brutos em informações confiáveis para decisão. Desenvolvo pipelines, automações, dashboards e soluções com foco em qualidade, governança, rastreabilidade e eficiência operacional.
Minha atuação combina visão de negócio com práticas de engenharia de software aplicadas a dados, conectando ingestão, transformação, modelagem, qualidade, governança, automação e consumo analítico.
Disponível para novos projetos e oportunidades em Dados, BI, Analytics Engineering e Automação.
- Estruturação de pipelines ETL/ELT e camadas analíticas
- Modelagem de dados para BI e Analytics
- Dashboards, KPIs e aplicações analíticas
- Data Quality, Data Contracts, Data Lineage e governança
- Automação de processos e integrações com APIs
- Testes, documentação e CI/CD para projetos de dados
- Soluções em cloud e arquiteturas orientadas a dados
Dados e Analytics: Python · SQL · pandas · DuckDB · PostgreSQL · MySQL/MariaDB
Analytics Engineering: dbt · ETL/ELT · modelagem dimensional · Bronze/Silver/Gold
BI e aplicações: Power BI · Streamlit · Plotly · FastAPI
Qualidade e engenharia: Pytest · Ruff · mypy · Git · GitHub Actions · Codecov · CI/CD
Automação e Cloud: n8n · APIs · AWS
Contexto: dados podem chegar ao consumo analítico mesmo quando ainda apresentam inconsistências ou não possuem critérios claros de qualidade, rastreabilidade e publicação.
Ação: construí uma plataforma de Analytics Engineering com Python, SQL, dbt, DuckDB e PostgreSQL, incorporando Data Contracts, Data Quality, Data Lineage, Privacy Risk Score, Publication Gate, FastAPI, Streamlit e CI/CD.
Resultado: o fluxo classifica cada execução como Approved, Needs Review ou Blocked, criando um critério explícito antes da publicação. O projeto possui 4 camadas de dados, 3 estados de publicação e 7 workflows no GitHub Actions, além de uma suíte de testes automatizados para reduzir risco de regressões em regras de qualidade e governança.
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Contexto: operações com múltiplos workflows podem perder visibilidade de SLA, backlog, criticidade e gargalos quando as informações ficam dispersas.
Ação: desenvolvi uma solução analítica com Python, SQL e Streamlit, com integração ao Pipefy via API/GraphQL, regras de criticidade, alertas e indicadores operacionais.
Resultado: a solução centraliza acompanhamento e priorização em uma única visão, facilitando a identificação de situações que exigem atenção antes que se transformem em violações de SLA ou acúmulo de backlog.
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Contexto: o objetivo foi construir uma aplicação de contagem de acessos sem depender da manutenção de servidores dedicados.
Ação: durante o AWS re/Start, desenvolvi uma arquitetura serverless integrando 10 serviços AWS para entrega web, API, processamento, persistência, segurança, observabilidade, notificações e acompanhamento de custos.
Resultado: a solução demonstra uma arquitetura orientada a eventos baseada em serviços gerenciados, evitando a necessidade de administrar um servidor dedicado para executar o contador.
Stack AWS: CloudFront · S3 · API Gateway · Lambda · DynamoDB · CloudWatch · IAM · WAF · SNS · AWS Budgets
Produto de dados para priorização de clientes com risco de churn, combinando pipeline em camadas, Machine Learning, inferência, monitoramento de drift, Streamlit e FastAPI.
Plataforma de Revenue Intelligence que conecta ingestão, transformação, métricas governadas, qualidade, insights executivos, aplicações e acompanhamento de ações comerciais.
Cada projeto procura demonstrar não apenas código, mas também o raciocínio por trás da solução:
- problema e contexto de negócio;
- arquitetura e fluxo dos dados;
- decisões técnicas;
- qualidade e validações;
- documentação e rastreabilidade;
- testes e automação;
- consumo por dashboards, aplicações ou APIs quando aplicável.
As métricas apresentadas aqui descrevem o escopo realmente implementado nos projetos. Não utilizo percentuais fictícios de economia, produtividade ou impacto financeiro quando eles não foram medidos em ambiente real.
Disponível para projetos em Data Analytics, BI, Analytics Engineering e Automação, além de oportunidades profissionais no Brasil e posições remotas/internacionais.
📩 Email: [email protected]
💼 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/samuelmaia-analytics/
🌐 Portfólio: https://samuelmaia-analytics.github.io/samuelmaia-analytics/