André Luiz Vale de Araújo

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Analista de Negócios na SETIC/UNJPE

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Atividades desenvolvidas: implementação, otimização e manutenção de bancos de dados relacionais e NoSQL, atuando com arquitetura, tuning e alta disponibilidade. Experiência em migração massiva de dados, estratégias de backup/recuperação e segurança de dados.SGBDs: Oracle, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB;SO: Windows, Linux.Resultados SignificativosAX4B:Liderou a migração de 1TB de dados entre sistemas MySQL, reduzindo tempo de resposta das queries em 40 e melhorando a escalabilidade;Desenvolveu e implementou um pipeline de ETL com Spark para extração dos dados;Utilizou Spark com escrita em lote distribuindo a carga de forma incremental;Criou dashboards interativos no Power BI, conectando-se ao MySQL para transformar e visualizar os dados.Ferramentas utilizadas:oSGBD: MySQL 8.1;oETL: SQL, Python, Spark;oBI: Power BI.Período: 08/2024 - Atual.Supermercados Miranda, Millena, Confiança, EMBASA (Companhia de Águas da Bahia)Ambientes PostgreSQL multi-réplica:oAmbientes PostgreSQL multi-réplica configurados, implantados e mantidos para oferecer suporte a alta disponibilidade, balanceamento de carga e recuperação de desastres;oEstratégias de replicação para garantir downtime mínimo e alta tolerância a falhas;Ferramentas utilizadas:oSGBD: PostgreSQL 15;Período: 08/2023 - 08/2024.Banco Topazio:Liderou o design e construção do Data Lake em Oracle, integrando 2 TB de dados estruturados e não estruturados provenientes de sete sistemas distintos;Automatizou a ingestão e processamento de dados com AWS Glue;Implementou ETL distribuído com Spark e AWS Glue Jobs, realizando leitura paralelizada e carregamento otimizado no Oracle;Projetou e executou a migração incremental de grandes volumes de dados, garantindo baixa latência e alta eficiência na atualização da base.Ferramentas utilizadas:oSGBD: Oracle 12c;oETL: SQL, Python, Spark, AWS Glue.Período: 06/2022 - 07/2023.Banco CrediBRF:Lidero

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Resultados SignificativosProjeto Bastião (Tribunal de Justiça de Pernambuco)Período: 06/2022 04/2024Neste projeto, o objetivo foi a criação de modelos preditivos para ações repetitivas e predatórias em processos judiciais.Modelagem e Análise EstatísticaMelhorou a acurácia de modelos de aprendizado de máquina em 30, otimizando métricas de classificação como precisão, recall e AUC-ROC por meio de técnicas avançadas de Machine Learning (Random Forest, Logistic Regression, MLP) com scikit-learn;Visualização de distribuições de dados e outliers usando Matplotlib, Seaborn e Plotly (ie.: box plots).Criou dashboards interativos no Power BI, conectando-se ao Postgresql para transformar e visualizar os dados.Pré-processamento de dadosTratamento de dados ausentes usando distribuição gaussiana com pandas e SciPy;Tratamento de desequilíbrios de classe por meio de técnicas como SMOTE com scikit-learn;Otimização de banco de dados com algoritmos inteligentes como PSO, ABC e BRKGA.Modelos preditivosModelos de classificação usando Random Forest, Regressão logística, Árvores de decisão e MLP com scikit-learn;Ações predatórias previstas em processos judiciais com modelos de ML.Modelos e técnicas de NLPNLTK, SpaCy e BERTimbau para tarefas de processamento de linguagem natural;Melhorou em 40 o cálculo de similaridade de documentos usando similaridade de cosseno e embeddings gerados a partir do BERTimbau;Modelos NLP para análise de similaridade para identificar padrões em documentos judiciais.Deployment e infraestruturaFlask e Docker para garantir portabilidade e escalabilidade;Ambientes em contêineres para pipelines de CI/CD com Jenkins;Monitoramento de sistema usando Zabbix.Cloud Big DataArmazenamento de grandes volumes de dados usando Redshift (AWS);Gerenciamento de fluxos de trabalho ETL escaláveis usando Glue (AWS);Soluções de streaming de dados em tempo real com Spark Streaming.

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Atuação como Administrador de Banco de Dados e Administrador de Dados.Administrador de dados: construção, manutenção e validação de modelos de dados, utilizando ferramentas de apoio à gerência de dados, procedimentos de segurança de acesso de dados, redefinição do modelo de dados da empresa, visando uma melhor performance do banco de dados. Administrador de Banco de Dados: implementação e manutenção dos bancos de dados nos ambientes de teste, homologação e produção, assegurando sua disponibilidade, consistência, integridade; realização de testes e monitoramento de performance de banco de dados, ajustando os ambientes quando necessário, bem como fazendo planejamento de capacidade e volumetria.Desenvolvedor plsql / Tsql / pgplsql: utilização da linguagem SQL para desenvolvimento de queries para migração de dados em base de dados com grande volume, bem como carga de dados em ambientes com fontes de dados diversas e massivas (Datalake).

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Atuação como Arquiteto de Software, com foco em produzir um modelo de dados e realizar refatoração de todo o banco de dados, bem como melhorias no desempenho do banco de dados.

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Atualmente é servidor na Universidade Federal de Pernambuco, ocupando o cargo de Analista de Sistemas, atuando como Administrador de Banco de Dados nas tecnologias Oracle, Postgres e Mysql.

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Administrador de dados: construção, manutenção e validação de modelos de dados, utilizando ferramentas de apoio à gerência de dados (DB Design, Sql Server Management Studio), procedimentos de segurança de acesso de dados, redefinição do modelo de dados da empresa, visando uma melhor performance do banco de dados. Administrador de banco de dados: implementação e manutenção dos bancos de dados nos ambientes de teste, homologação e produção, assegurando sua disponibilidade, consistência, integridade; instalação e manutenção de SGBD?s; realização de testes e monitoramento de performance de banco de dados, ajustando os ambientes quando necessário, bem como fazendo planejamento de capacidade; plano de contingência relativo aos SGDB?s, e seus procedimentos de backup e restore; implementação do modelo físico da base de dados; suporte aos usuários com relação à melhor utilização da linguagem SQL para acesso à base de dados, sugerindo mudanças e adequando a implementação física dos bancos de dados quando necessário.

Outras informações:
Administrador de dados: construção, manutenção e validação de modelos de dados, utilizando ferramentas de apoio à gerência de dados (DB Design, Sql Server Management Studio), procedimentos de segurança de acesso de dados, redefinição do modelo de dados da empresa, visando uma melhor performance do banco de dados. Administrador de banco de dados: implementação e manutenção dos bancos de dados nos ambientes de teste, homologação e produção, assegurando sua disponibilidade, consistência, integridade; instalação e manutenção de SGBD?s; realização de testes e monitoramento de performance de banco de dados, ajustando os ambientes quando necessário, bem como fazendo planejamento de capacidade; plano de contingência relativo aos SGDB?s, e seus procedimentos de backup e restore; implementação do modelo físico da base de dados; suporte aos usuários com relação à melhor utilização da linguagem SQL para acesso à base de dados, sugerindo mudanças e adequando a implementação física dos bancos de dados quando necessário.