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Engenharia de Dados
Construção de pipelines, processos de ETL/ELT, integração, migração e disponibilização de dados em larga escala.
- Pipelines de dados
- ETL / ELT
- Migração de dados
- Data Warehousing
Engenharia de Dados · Big Data · Cloud · IA
Bruno
Resende
Engenheiro de Dados com mais de 6 anos de experiência em Big Data, ETL, integração e migração de dados. Atuação em projetos corporativos com Python, SQL, Hadoop, SAP HANA, Vertica, Azure, AWS e ferramentas de orquestração.
6+
Anos em dados
ETL
Pipelines
AWS
Cloud
IA
Generativa
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Sobre mim
Trajetória, experiência e propósito
Atuo na área de dados desde 2019, construindo soluções que envolvem processamento, integração, tratamento e análise de informações em ambientes de Big Data.
Ao longo da minha trajetória, trabalhei em projetos para grandes empresas como Samsung, Oi, Claro e Starbucks, sempre focado em engenharia de dados, ETL, automação de processos, migração de dados, cloud computing e desenvolvimento de soluções tecnológicas.
Nos últimos anos, tenho me especializado em IA Generativa, com experiência em Amazon Bedrock, LangChain, TensorFlow, RAG e vetorização de dados com PGVector para automação de tarefas empresariais.
Meu foco está em transformar problemas complexos em soluções de dados eficientes, automatizadas e escaláveis.
Ago/2026 → Atual
Engenheiro de Dados · Sansuy
ETL em larga escala com Databricks, agentes de IA com Amazon Bedrock, RAG e vetorização com PGVector.
Set/2025 → Jun/2026
Engenheiro de Dados · Imexperts (Samsung)
Migração de dados do SAP HANA para Vertica, ETL com Pentaho, Jenkins e Python.
Jan/2024 → Jun/2025
Engenheiro de Dados · Viperzero (Oi)
Pipelines de Big Data, orquestração com JETL, Python, HQL, SQL e serviços Azure.
Dez/2020 → Jan/2024
Analista de Dados Pleno · Accenture (Oi)
Pipelines com JiangETL, auditoria Teradata/SQL Server, OLAP (SSAS) e comitê de implantação.
Dez/2020 → Ago/2021
Desenvolvedor Júnior · Luandre RH (Claro)
Aplicações Back-end e Windows Forms, PostgreSQL, C#, scripts e automação de processos.
Out/2019 → Jul/2021
Analista de Help Desk Pleno · Netweaver (Starbucks)
Suporte a servidores Windows, Oracle Micros, MySQL, Oracle, WMWare e gestão de incidentes.
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Especialidades
Áreas de conhecimento e atuação
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Big Data & Analytics
Processamento e organização de grandes volumes de dados com Hadoop, Databricks, Sqoop e SSAS.
- Hadoop & Sqoop
- Databricks
- Processamento distribuído
- OLAP / SSAS
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Python & SQL
Desenvolvimento com Python (Pandas, PySpark), SQL e HQL para transformação, validação e análise de dados.
- Python & Pandas
- PySpark
- SQL avançado
- HQL
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Cloud · AWS & Azure
Experiência com AWS (Redshift, Bedrock, Analytics) e Azure (Data Factory, Storage, SQL) para soluções escaláveis.
- AWS (Redshift, Bedrock)
- Azure (Data Factory, SQL)
- Cloud Storage
- Soluções escaláveis
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Orquestração & Automação
Automação de fluxos com Apache NiFi, Pentaho, Jenkins, JETL e JiangETL para reduzir atividades manuais.
- Apache NiFi
- Pentaho & Jenkins
- JETL & JiangETL
- Scheduling de jobs
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IA Generativa & RAG
Treinamento de modelos com LangChain e TensorFlow, agentes com Amazon Bedrock, RAG e vetorização com PGVector.
- Amazon Bedrock
- LangChain & TensorFlow
- RAG & vetorização
- Busca por similaridade
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Stack & Tecnologias
Ferramentas e conceitos que utilizo no dia a dia
Linguagens
- Python
- Pandas
- PySpark
- SQL
- HQL
- C#
Cloud & IA
- AWS Redshift
- Amazon Bedrock
- Azure Data Factory
- Azure SQL
- LangChain
- TensorFlow
Bancos & ETL
- PostgreSQL
- MongoDB
- PGVector
- SAP HANA
- Vertica
- Teradata
- SQL Server
Orquestração
- Apache NiFi
- Pentaho
- Jenkins
- JETL
- JiangETL
- Databricks
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Projetos
Soluções desenvolvidas ao longo da trajetória
Migração de Dados SAP HANA → Vertica
Projeto de migração de dados e objetos do SAP HANA para Vertica em ambiente corporativo Samsung. Envolveu migração de views, procedures, tabelas, functions e jobs, com adaptação e validação de regras de negócio para garantir consistência e integridade dos dados entre as plataformas.
Agentes de IA com Amazon Bedrock
Desenvolvimento e treinamento de agentes de IA voltados à automação de tarefas empresariais. Implementação de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para acesso a dados externos, vetorização com PGVector e busca por similaridade.
source
→
nifi
→
spark
→
dw
Pipelines de Big Data
Construção e otimização de pipelines de dados em ambientes de Big Data. Orquestração de processos ETL com JETL, manipulação com Python, HQL e SQL, e integração de serviços Azure para ingestão e transformação.
Extração de Dados em Larga Escala
Extração, limpeza e modelagem de grandes volumes de dados para prospecção comercial e treinamento de agentes de IA. Uso de Pandas, Requests, Selenium e Beautiful Soup, com modelagem em PostgreSQL e MongoDB.
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Formação & Certificações
Base acadêmica e aprendizado contínuo
Formação Acadêmica
Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas
Faculdade Anhanguera · 2018–2021
Certificações Recentes
- Databricks Get Started Days (Data Engineering + Generative AI) · 2026
- Amazon Redshift Service Primer · AWS · 2026
- Fundamentals of Analytics on AWS – · 2026
- Fundamentos de Engenharia de Dados · DSA · 2025
Cursos Complementares
- SQL Server, Teradata, PostgreSQL · Udemy · 40h
- Introdução ao Databricks · Alura · 8h
- Python · Curso em Vídeo · 40h
- Power BI · Alura · 8h
- AWS: Descubra a Nuvem · DIO · 2h
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Arquitetura de Dados
Visão técnica de uma solução de engenharia de dados
Data Sources
Databases
Files & APIs
SAP / Vertica
ETL / ELT
Extract
Transform
Load
Data Storage
Data Warehouse
Cloud Storage
NoSQL / Vector
Analytics / AI Applications
Analytics
Dashboards
AI / RAG
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Vamos transformar dados em soluções?
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