Bruno Aurélio Rôzza de Moura Campos

Possui graduação em Sistema de Informação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2020) e especializações na área de Machine Learning pela Udacity (2019)e Big Data pela Universidade da Califórnia de São Diego (2018). Tem experiência na área de Big Data, DevOps, Machine Learning, Sistemas Distribuídos, Cloud Computing e Engenharia de Dados.

Informações coletadas do Lattes em 20/05/2023

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Sistema de Informação

2014 - 2020

Universidade Federal de Santa Catarina
Título: ANÁLISE COMPARATIVA DE TÉCNICAS PARAA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS NO CONTEXTO DE MERCADOS FINANCEIROS
Orientador: Élder Rizzon Santos

Graduação interrompida em 2014 em Ciências Militares

2012 - Atual

Academia Militar das Agulhas Negras
Ano de interrupção: 2014

Formação complementar

2019 - 2020

Especialização em Big Data. (Carga horária: 210h). , UC San Diego, UC SAN DIEGO, Estados Unidos.

2018 - 2019

Nanograduação em Machine Learning. (Carga horária: 120h). , Universidade do Vale do Silício, UDACITY, Estados Unidos.

2018 - 2018

Introdução â Computação Quântica. (Carga horária: 8h). , Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Francês

Compreende Pouco, Fala Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Tempo Real.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Dados Distribuídos.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Engenharia de Dados.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Cloud Computing.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Banco de Dados.

Produções bibliográficas

CAMPOS, B. A. R. M. . Análise Comparativa de Técnicas para a Previsão de Séries Temporais no Contexto de Mercados Financeiros. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).
CAMPOS, B. A. R. M. . Segurança de Dados em Ambientes de Big Data. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

Projeto Open Source (encrypt file): encriptador e decriptador de arquivos utilizando somente uma linha de comando. 2020.

Prêmios

2012

Reconhecimento pela dedicação e bravura na Academia Militar das Agulhas Negras, ALESC e Governo de Santa Catarina.

Histórico profissional

Experiência profissional

2014 - 2016

Conselho Regional de Medicina de Santa Catarina

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Analista de Dados, Carga horária: 44

Outras informações:
Criação de visualizações e consultas com SQL Gestão de controle de dados para garantia de qualidade Coleta de requisitos de informação das áreas de negócios

2016 - 2017

Tribunal de Justiça do Estado de Santa Catarina

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágiário, Carga horária: 20

Outras informações:
Gerenciamento de rede de serviços e segurança em nuvem privada como VLANs, proxies, VPNs, servidores DHCPs, DNS e funções de acesso. Desenvolvimento de scripts para automação de instalação, configuração e gerenciamento de switch, roteadores, access point e ASA.

2017 - 2019

Linx Impulse

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Data Engineer, Carga horária: 40

Outras informações:
Cross-Cloud Migration Resulting in Savings of $5K+ USD per Month Pipeline Optimization & Enhancement Pipelines Migration

2019 - 2020

Softplan Planejamento e Sistemas

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Data Engineer, Carga horária: 44

Outras informações:
Architecting and Building the Company's own Data Lake Framework for Data Warehouse Creation Automation

2020 - Atual

Secretaria da Fazenda de Santa Catarina

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Data Engineer, Carga horária: 44

Outras informações:
Architecting and Building a Data Lake with 1M+ Companies Creating a Multi-Tenant Environment for Data Scientists Data Pipeline Optimization from 30 Days Latency to < 4 Hours