Rodrigo Beraldo

Lidero a arquitetura e modernização da plataforma de dados da bolsa brasileira, migrando soluções legadas — SQL Server, procedures, fluxos Alteryx e processamento de arquivos — para uma arquitetura Lakehouse no Databricks, avaliando não só a conversão tecnológica dos workloads, mas também a adequação das regras de negócio ao novo ambiente. Atuo como referência técnica do time, definindo padrões arquiteturais e componentes reutilizáveis para acelerar a migração de novos workloads.

Liderei a modernização da ingestão de dados, evoluindo de Azure Data Factory para Databricks Lakeflow Connect, com Kafka como motor de streaming e CDC em tempo real — reduzindo a latência dos dados e melhorando os SLAs para os consumidores analíticos. Idealizei e construí o catálogo corporativo de dados com Databricks Apps e IA integrada para orientar os usuários, apliquei modelagem Data Vault para reforçar governança e privacidade, e implantei observabilidade com Datadog e Grafana para detectar falhas antes que virassem incidentes.

Otimizei pipelines e queries PySpark no Databricks, rodando em Azure e AWS, reduzindo o tempo de processamento e a complexidade para o usuário final. Revisei arquiteturas legadas para construir novos produtos de dados, integrei serviços com AWS SNS/SQS para mensageria assíncrona, automatizei infraestrutura com Terraform e implementei testes automatizados (pytest/unittest) para aumentar a confiabilidade das entregas.

Participei ativamente da construção do primeiro Data Lake da companhia, migrando dados on-premise para a nuvem com Azure Blob Storage, Azure Data Factory, Databricks e Snowflake. Integrei fontes diversas — Oracle, SQL Server, MongoDB, APIs e dados quase em tempo real (NRT) — garantindo integridade e alta disponibilidade, e desenvolvi uma plataforma de BI self-service com conceitos de Data Mesh, dando autonomia aos times de negócio para explorar os dados sem depender de filas de TI.

Migrei a camada de dados local para a nuvem AWS (S3, Redshift, Glue) e construí, do zero, o sistema de NPS e Precificação já nativo na nuvem, consumindo microsserviços em tempo real — resultado que elevou de forma consistente o NPS da área. Participei do projeto de migração On-Premise → AWS e criei sistemas de captação de dados com Python, Knime, Alteryx e Pentaho, padronizando as informações para os Data Warehouses da empresa.

Atuei em fábrica de software tratando dados de clientes do setor bancário: transformação de bases vindas de SQL Server e SAS, criação de Stored Procedures, views e joins para consultas de alta performance, e cargas de ETL com SSIS — sempre dentro de um ritmo ágil de entregas contínuas.

Extraí, limpei e modelei dados financeiros para criar visualizações que facilitassem a análise, automatizei rotinas manuais com RPA e Python, e construí dashboards interativos em Power BI que davam às equipes insights rápidos e acionáveis sobre faturamento e indicadores financeiros.