Mirella Silva de Souza

Outras informações:
Liderança no desenho e implementação de arquiteturas de dados orientadas a eventos, utilizando padrões escaláveis e tolerantes a falhas, para suporte a processamento de dados em tempo real e em batch.Redução de aproximadamente 80 nos custos de armazenamento em nuvem, por meio da aplicação de boas práticas de FinOps, incluindo a otimização do uso do Amazon S3 com políticas de ciclo de vida, transição entre classes de armazenamento e limpeza de dados de baixo acesso, mantendo desempenho e disponibilidade das informações.Atuação no apoio a equipes de analytics para otimização de consultas de relatórios financeiros, orientando analistas em boas práticas de SQL e padrões eficientes de consulta, resultando em melhoria de cerca de 45 na performance das queries e maior agilidade na entrega de informações financeiras e orçamentárias para a liderança executiva.Desacoplamento e reestruturação de processos batch rígidos relacionados ao planejamento orçamentário anual do setor bancário, aplicando princípios de código limpo, melhorias nos processos de higienização de dados e estratégias de particionamento, reduzindo o tempo de execução de 1 hora para aproximadamente 20 minutos (redução de cerca de 66).Modelagem de conjuntos de dados financeiros com aplicação de anonimização e mascaramento de dados, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), garantindo a proteção de informações sensíveis e permitindo a democratização segura dos dados para equipes analíticas.Otimização de jobs de ETL no AWS Glue responsáveis pelo processamento de aproximadamente 1 TB de dados financeiros, por meio de ajustes de performance, estratégias de particionamento e limpeza de dados, reduzindo o tempo de processamento de 2 horas para cerca de 40 minutos (redução aproximada de 67).Atuação em parceria direta com equipes de negócio e stackholders estratégicos, fortalecendo a comunicação entre as áreas de tecnologia e negócio, acelerando o entendimento de requisitos

Outras informações:
Participação na construção de uma plataforma de dados quase em tempo real desde sua concepção, suportando a escalabilidade do processamento de 1.000 para milhões de pedidos de entrega por dia, atendendo ao consumo de dados em nível organizacional, mantendo estabilidade e desempenho mesmo com rápido crescimento da demanda.Definição e implementação de padrões arquiteturais e de projeto, orientados por princípios de Arquitetura Limpa (Clean Architecture), promovendo maior modularidade, escalabilidade e manutenibilidade dos sistemas ao longo do tempo.Projeto e implementação de uma arquitetura de Data Lake e Data Warehouse alinhada aos princípios de Data Mesh, viabilizando a descentralização da governança e da posse dos dados, permitindo que domínios de negócio, além da engenharia, pudessem gerenciar, governar e acessar seus próprios dados de forma eficiente.Atuação ponta a ponta na entrega de dados, em parceria com os consumidores, para identificação de inconsistências e melhoria contínua da qualidade dos dados.Otimização de consultas analíticas, resultando em ganhos de performance entre 20 e 40, acelerando a disponibilização de dados para relatórios e tomada de decisão, com redução de tempo de execução e custos de infraestrutura em ambientes de grande escala.Redução do tempo de reprocessamento de dados em aproximadamente 78, por meio do redesenho de fluxos de reprocessamento, mantendo a indisponibilidade dos dados inferior a 3 segundos durante a execução.Liderança em iniciativas de otimização de custos em nuvem, aplicando princípios de FinOps, equilibrando desempenho, escalabilidade e eficiência financeira da infraestrutura.Implementação de validações escaláveis de qualidade de dados utilizando Great Expectations, assegurando conjuntos de dados confiáveis de clientes e produtos em toda a organização, reduzindo falhas em análises e relatórios e viabilizando decisões mais rápidas e confiáveis.

Outras informações:
Atuação como referência técnica em uma plataforma de dados de vendas para a região LATAM, influenciando decisões arquiteturais voltadas à escalabilidade, estabilidade e crescimento de soluções analíticas críticas para o negócio.Projeto, implementação e operação de arquiteturas distribuídas de processamento e streaming de dados, utilizando Scala, Apache Spark e SQL, possibilitando o processamento confiável de grandes volumes de dados de vendas, consumidos por múltiplas áreas da empresa.Participação ativa em arquitetura de streaming baseada em microsserviços, composta por 14 serviços encadeados, garantindo alta taxa de processamento (throughput) e baixa latência para o tratamento quase em tempo real dos dados de vendas.Atuação em conjunto com áreas de negócio para identificação de gargalos de performance que impactavam a entrega de relatórios de vendas, afetando processos decisórios e a visibilidade operacional.Redução do tempo total de processamento de dados de 1 hora para 5 minutos (redução de aproximadamente 92), por meio da aplicação de estratégias de particionamento de dados, boas práticas de código e otimizações arquiteturais ao longo dos microsserviços de streaming.Atuação como referência em padrões de projeto (design patterns), princípios de arquitetura limpa e documentação técnica, contribuindo para a capacitação de equipes de engenharia e para o estabelecimento de padrões que aumentaram a manutenibilidade, consistência e autonomia dos times.Desenvolvimento e manutenção de serviços de dados em ambiente produtivo, utilizando ScyllaDB e PostgreSQL, com foco em performance, consistência e confiabilidade para sistemas internos e aplicações voltadas ao cliente.Elaboração e manutenção de documentação técnica e arquitetural, contribuindo para a aceleração do onboarding de novos profissionais e a redução da dependência de conhecimento tácito nas equipes de engenharia.

Outras informações:
Atuação como desenvolvedora full stack em plataforma digital voltada ao segmento de casamentos, envolvendo o desenvolvimento, manutenção e evolução de funcionalidades em sistema web.Desenvolvimento de soluções utilizando AngularJS no front-end e Java com Spring Boot no back-end, assegurando a integração entre as camadas da aplicação e a correta implementação das regras de negócio.Participação em atividades de manutenção corretiva e evolutiva, bem como no aprendizado e aplicação de novos padrões de desenvolvimento, incluindo design patterns, contribuindo para a melhoria da qualidade, organização e escalabilidade do código.

Outras informações:
Atuação no desenvolvimento e evolução de funcionalidades em sistema de orçamento de viagens corporativas, envolvendo tanto o back-end quanto o front-end da aplicação.Desenvolvimento de soluções utilizando Python e Django no back-end, bem como Bootstrap e outras ferramentas de front-end para construção de interfaces funcionais e responsivas, assegurando a integração entre camadas do sistema.Participação em atividades de manutenção, melhoria contínua e implementação de novas funcionalidades, contribuindo para a estabilidade, usabilidade e eficiência do sistema utilizado no contexto de turismo corporativo.

Outras informações:
Atuação no desenvolvimento de soluções em Python voltadas à automação de processos, incluindo a criação de robôs de web scraping para coleta estruturada de informações em sistemas e portais externos.Desenvolvimento e manutenção de sistemas automatizados para leitura, processamento e publicação de documentos, contribuindo para a otimização de fluxos operacionais e redução de atividades manuais no ambiente contábil.Implementação de automações em sistemas internos, com foco em eficiência, confiabilidade e padronização de processos, além da elaboração de documentação técnica dos sistemas desenvolvidos, apoiando a manutenção, escalabilidade e transferência de conhecimento.

Outras informações:
Atuação em atividades de suporte e infraestrutura de TI, incluindo montagem, configuração e manutenção de computadores, bem como atendimento técnico e suporte a equipamentos utilizados em escolas, garantindo o correto funcionamento dos sistemas e da infraestrutura computacional.Realização de consultas em banco de dados Microsoft SQL Server, utilizando linguagem SQL para validação e conferência de dados de matrículas, contribuindo para a integridade e consistência das informações acadêmicas da empresa.