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Eu vou ser engenheiro de Big Data para hadoop, spark, pyspark, java, scala, machine learning
Engenheiro de Dados Sênior e Cientista de Dados
Engenheiro de Dados Sênior e Cientista com mais de 15 anos de experiência em Hadoop, Spark, PySpark, SQL, pipelines de dados e Machine Learning. Especializado em construir soluções de big data escaláv...
Sobre este Serviço
Precisa de um Engenheiro de Big Data experiente para lidar com pipelines de dados complexos, análises ou modelagem preditiva? Você está no lugar certo!
Com mais de 15 anos de experiência em engenharia de dados, análise e desenvolvimento de software, trago uma expertise profunda em tecnologias de Big Data, Machine Learning e plataformas de nuvem (AWS, Azure, GCP).
Serviços que ofereço:
- Soluções de Big Data usando Hadoop, Spark, PySpark, Hive, Pig, HBase
- Pipelines ETL usando SSIS, Talend, Airflow
- Streaming de dados em tempo real usando Kafka, Flume, Logstash
- Desenvolvimento de data warehouse (esquema Star/Snowflake, SSAS, SSRS)
- Machine Learning & Deep Learning (Scikit-learn, TensorFlow, Keras, NLP, CNNs)
- Modelos preditivos (Classificação, Regressão, Sistemas de Recomendação)
- Engenharia de dados baseada na nuvem (Azure Data Factory, AWS EMR, GCP BigQuery)
- Visualização usando Power BI, Tableau
Ferramentas & Tecnologias:
Spark, Hadoop, Hive, Pig, Kafka, Flume, PySpark, Java, Scala, Python, SSIS, SQL Server, Azure, AWS, GCP, Power BI, Tableau, TensorFlow, Keras
Por que me escolher?
- Certificado Microsoft & Oracle (MCSE, OCP, MCSD)
- Mais de 8 anos no Ecossistema Hadoop
- Mais de 25 projetos reais de big data/ML entregues
- Comunicação e entrega confiáveis e rápidas
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais informações você precisa de mim para começar?
Para começar, vou precisar de acesso às suas fontes de dados (ou dados de amostra), uma breve descrição dos seus objetivos de negócio e quaisquer requisitos específicos, como formato de saída esperado (por exemplo, dashboards, relatórios CSV, endpoints de API). Para projetos grandes, recomenda-se uma breve ligação de descoberta.
Você trabalha com dados ao vivo/produção?
Sim, tenho ampla experiência na construção e gerenciamento de pipelines de dados de nível de produção. No entanto, sempre recomendo começar com um ambiente de staging ou amostrado para validar a lógica antes de passar para a implantação completa em produção.
