- Modelagem dimensional em star schema e painéis em Power BI com DAX para KPIs operacionais.Star-schema dimensional modelling and Power BI dashboards with DAX for operational KPIs.
- Desenho de fluxos de ETL para garantir a integridade das informações logísticas.ETL flow design to guarantee the integrity of logistics data.
- Automação em Python de coleta e tratamento, eliminando consolidações manuais recorrentes.Python automation of collection and cleaning, removing recurring manual consolidation.
- Planejamento analítico de rotas e controle de inventário de ativos ponta a ponta.Analytical route planning and end-to-end asset inventory control.
deploy.yml · idle
Matheus Santos Moises
dados & analytics · business intelligence · cloud & devopsdata & analytics · business intelligence · cloud & devops
Cinco anos em produção levando o dado da origem até um painel em que o gestor confia, e sustentando o ambiente que roda por trás dele. São Paulo, Brasil.Five years in production taking data from source to a dashboard leadership actually trusts, and keeping alive the infrastructure running behind it. São Paulo, Brazil.
SUCCESSRUNNING / RETRYFAILEDCLIQUE NA CENA PARA DISPARAR UM COMMITCLICK THE SCENE TO FIRE A COMMIT
01DADOS & ETLDATA & ETL
Do dado bruto ao painel confiávelFrom raw data to a dashboard you can trust
Múltiplas origens convergem para um bloco de transformação e saem tipadas, validadas e modeladas. Modelagem dimensional em star schema, fluxos de ETL desenhados para integridade, SQL avançado e DAX. Python automatiza coleta e tratamento, e a consolidação manual deixa de existir.Several sources converge into one transformation block and come out typed, validated and modelled. Dimensional star schema modelling, ETL flows designed around integrity, advanced SQL and DAX. Python automates collection and cleaning, so manual consolidation stops existing.
No DataLens essa esteira virou produto: reestruturei a arquitetura para DuckDB + Polars + pandera + APScheduler sobre Parquet, saindo de um fluxo em pandas que estourava a memória no Streamlit.In DataLens this pipeline became a product: I rebuilt the architecture on DuckDB + Polars + pandera + APScheduler over Parquet, replacing a pandas flow that blew up memory inside Streamlit.
origemsourceAPI · SQL
CSV · JSON
CSV · JSON
etletlPython · Polars
pandera
pandera
warehousewarehouseDuckDB · Parquet
PostgreSQL
PostgreSQL
paineldashboardPower BI · DAX
star schema
star schema
FIG.01 · INGESTÃO → TRANSFORMAÇÃO → CARGA
02INFRAESTRUTURA CLOUDCLOUD INFRASTRUCTURE
Infra que escala sem dramaInfrastructure that scales without drama
Contêineres sobem e descem conforme a carga, o balanceador reparte o tráfego e nenhuma requisição fica órfã. Docker e Kubernetes sobre Linux, provisionamento com Terraform e Ansible, Nginx na borda, Azure · AWS · GCP · Cloudflare.Containers scale up and down with load, the balancer spreads traffic and no request is orphaned. Docker and Kubernetes on Linux, provisioning with Terraform and Ansible, Nginx at the edge, Azure · AWS · GCP · Cloudflare.
O DevRank roda inteiro no ecossistema Cloudflare: domínio, DNS, Workers e e-mail transacional com SPF/DKIM, tudo sob minha responsabilidade.DevRank runs entirely on the Cloudflare ecosystem: domain, DNS, Workers and transactional email with SPF/DKIM, all under my ownership.
RÉPLICAS DESEJADASDESIRED REPLICAS
kubectl scale --replicas=28≈ 8.960 req/s
FIG.02 · CLUSTER · LB · AUTOSCALING
03ENTREGA CONTÍNUACONTINUOUS DELIVERY
Todo commit percorre o mesmo caminhoEvery commit takes the same path
GitHub Actions do commit ao deploy: build, testes unitários e de integração em paralelo, análise estática, staging e produção. Quando um teste falha, o retry entra e a esteira segura a entrega antes que o erro chegue ao usuário. É o mesmo grafo animado no topo da página.GitHub Actions from commit to deploy: build, unit and integration tests in parallel, static analysis, staging and production. When a test fails, retry kicks in and the pipeline holds the release before the bug reaches a user. It is the same graph animating at the top of the page.
commitbuildtest:unittest:intscandeploy:stgdeploy:prod
$ gh workflow run deploy.yml --ref main
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04TRAJETÓRIATRACK RECORD
JAN 2021 → DEZ 2024
Assistente de Banco de DadosDatabase Assistant
BunkerGames ↗PostgreSQLDevOps24/7Grafana
- Tuning de consultas e estratégia de indexação em PostgreSQL e MySQL, reduzindo tempo de resposta em operações críticas.Query tuning and indexing strategy on PostgreSQL and MySQL, cutting response time on critical operations.
- Alta disponibilidade da plataforma em regime crítico 24/7, com identificação de gargalos e mitigação de falhas.24/7 high availability of the platform, identifying bottlenecks and mitigating query failures.
- Rotinas de backup e restauração validadas periodicamente, assegurando recuperabilidade da base.Backup and restore routines validated periodically, ensuring the database stayed recoverable.
- Observabilidade da infraestrutura com Prometheus e Grafana em ambiente Linux.Infrastructure observability with Prometheus and Grafana on Linux.
ABR 2018 → DEZ 2020
Assistente FinanceiroFinance Assistant
Cap Vida- Auditoria de fluxos de caixa e conciliação bancária, a origem da minha leitura de regra de negócio.Cash-flow auditing and bank reconciliation, where my reading of business rules comes from.
- Relatórios operacionais para suporte à tomada de decisão gerencial.Operational reporting to support management decisions.
2023 → 2027
Bacharelado em Ciência da ComputaçãoBSc in Computer Science
Estácio
JUL 2026 → NOV 2026
Formação em Dados & Inteligência ArtificialProfessional program in Data & AI
DIO
IDIOMASLANGUAGES
Português nativo · Espanhol fluente · Inglês avançadoNative Portuguese · Fluent Spanish · Advanced English
05EM PRODUÇÃOSHIPPED
DevRank
↗Plataforma educacional gamificada em produção sobre o ecossistema Cloudflare. Infraestrutura completa (domínio, DNS, Workers, e-mail transacional com SPF/DKIM) e backend em Python com métricas analíticas e correção automatizada de código em tempo real.Gamified learning platform running in production on the Cloudflare ecosystem. Full infrastructure (domain, DNS, Workers, transactional email with SPF/DKIM) plus a Python backend with analytics and real-time automated code grading.
PythonCloudflareNext.js
DataLens
↗Análise de dados configurável, open source: gera o perfil automático de qualquer fonte (CSV, Excel, SQL, JSON, API) sem escrever código. Arquitetura reestruturada para DuckDB + Polars + pandera + APScheduler sobre Parquet, com integração direta ao Power BI.Configurable open-source data analysis: auto-profiles any source (CSV, Excel, SQL, JSON, API) with no code. Architecture rebuilt on DuckDB + Polars + pandera + APScheduler over Parquet, with direct Power BI integration.
DuckDBPolarsPower BI
TechStore
↗Loja fictícia usada como vitrine técnica: catálogo, carrinho, checkout e área administrativa. Deploy em produção na Azure (App Service + PostgreSQL gerenciado) com pipeline de entrega contínua.A fictional store used as a technical showcase: catalogue, cart, checkout and admin area. Deployed to production on Azure (App Service + managed PostgreSQL) with a continuous delivery pipeline.
Next.jsAzurePostgreSQL
06STACK
DADOS & BIDATA & BI
SQL avançadoAdvanced SQLModelagem dimensionalDimensional modellingStar schemaETLPower BIDAXTableauGoogle Data StudioAnálise exploratóriaExploratory analysisKPIs
ENGENHARIA EM PYTHONPYTHON ENGINEERING
PythonRPolarspandasDuckDBpanderaAPSchedulerParquetSparkHadoopHiveQualidade de dadosData quality
BANCOS DE DADOSDATABASES
PostgreSQLMySQLMongoDBRedisSQLiteTuning de consultasQuery tuningIndexaçãoIndexingBackup & restauraçãoBackup & restore
CLOUD & DEVOPSCLOUD & DEVOPS
AzureAWSGCPCloudflareTerraformLinuxNginxDockerKubernetesGitHub ActionsAnsibleGitPrometheusGrafana
APLICAÇÕESAPPLICATIONS
FastAPIStreamlitSQLAlchemyTypeScriptJavaScriptNode.jsReactPHPIA GenerativaGenerative AI