Anna Karoliny Matias dos Santos

Outras informações:
Atuação na área de operação em produção N3, em um ambiente DevOps na TIM Brasil. Trabalhando com Apache Kafka, Weblogic, Microsserviços, API's, monitoração com BSM, Weblogic Oracle 11g e 12c, Nagios, Glassbox, ElasticSearch, Grafana, Kibana, Openshift, RabbitMQ. Utilização de metodologias ágeis e realizando o atendimento de problemas básicos a complexos, e criação de Problem Ticket, Task Problem Ticket e Service Requests. Abertura de BUGs, acompanhamento e levantamento de BUG's para correção de problema em produção. Verificação de certificados nos Apaches. Mapeamento de problemas, funcionalidades e serviços, em logs. Análise de problemas e envio detalhado sobre os problemas para a equipe e respectivas áreas. Criação de documentação e instruções operacionais para o N2, sugestões de melhorias sempre visando a melhoria contínua. Implementação de metodologias ágeis (usufruindo de ferramentas para visualização de tarefas e o desenvolvimento das mesmas), Criação de apresentação para diretoria Engineering e TIM, reuniões de apresentação dos respectivos ambientes para os Gestores das áreas e auxílio à liderança no treinamento para novos funcionários. Acrescentando no cargo de Analista de sistemas a realização de plantão na área de Digital N3, efetuando a verificação de documentações e execução de changes e participação em War Rooms quando necessário, representando a área de atuação, no horário do plantão. Demais tarefas mais detalhas no Estágio.

Outras informações:
Estagiária na Engineering do Brasil e prestadora de serviços na rede de Telecomunicações TIM Brasil. Atuação na área de operação em produção N3, em um ambiente DevOps. Realizando o atendimento de chamados, e criação de Problem Ticket, Task Problem Ticket e Service Requests. Abertura de BUGs para correção de problema em produção e o acompanhamento dos BUGs. Levantamento de BUGs que estão em análise detalhada, e os quais foram reclassificados (TIR) ou que foram fechados. Monitoração em dashboards sendo: Kibana, Grafana, BSM, Weblogic oracle 11g e 12c, Rabbit notification, Openshift, Nagios e Glassbox. Verificação de certificados nos Apaches. Mapeamento de problemas, funcionalidades e serviços, em logs. Análise de problemas e envio detalhado sobre os problemas para a equipe e respectivas áreas. Criação de monitoração e alarmes para respectivos serviços. Encaminhamento de problemas para respectivas áreas, assim contribuindo para o descobrimento da causa raiz do problema. Criação de documentação e instruções operacionais para o N2, sugestões de melhorias sempre visando a melhoria contínua. Implementação de melhorias. Implementação de metodologias ágeis (usufruindo de ferramentas para visualização de tarefas e o desenvolvimento das mesmas), Criação de planilhas com backlog. Utilização e atualização da Wiki, com informações da área. Criação de apresentação para diretoria Engineering e TIM, reuniões de apresentação dos respectivos ambientes para os Gestores das áreas e auxílio à liderança no treinamento para novos funcionários. Entendimento dos problemas e se for necessário, realizo a criação de ata de reunião para resolução do problema com as equipes. Verificação de documentações e execução de changes e participação em War Rooms quando necessário, representando a área de atuação, durante o horário comercial.

Outras informações:
Atuo realizando a unificação do ambiente On Premises para uma nova arquitetura na AWS. No meu dia-a-dia, faço a preparação dos dados, sendo a validação do schema, inclusão de curations para tratamento de dados, e execução do pipeline de ingestão de dados (ou seja, estou consumindo os dados do Mainframe e mensagens do Kafka. Executo a cópia desses dados assim como a tokenização de alguns dados que são constantes para uma bucket na AWS. Com os dados na bucket da AWS, executo a consolidação/replicação dos dados (e uma série de outros detalhes, como por exemplo: o tratamento dos demais dados que não são tokenizados), nesse momento os dados que antes eram particionados em arquivo Parquet, agora passam a ser do tipo Delta. Feito todo o processo de extração e tokenização, é feito a criação de tópico no Kafka para que esse fluxo possa ser feito automaticamente. Portanto é feito a ligação do tópico no On Premises e na Cloud e depois o agrupamento dessas tabelas, com o propósito de receber dados 24h p/dia). Dentro desse fluxo, realizo alterações e criações em shell script, incluindo execuções do pipeline de ingestão via AWS EMR e Spark Submit. Também realizo alterações, visando melhoria no código dos projetos desenvolvidos pelas equipes. E trago também melhorias que possam ser feitas no projeto como um todo, e possíveis automatizações no processo. Transcrição de Modelos, trabalho com 2 tipos, sendo: Modelo Regressão Linear e Machine Learning. Realizo a contribuição para a passagem de conhecimento e criação de documentação para Serasa e Dextra. Demais ferramentas/frameworks utilizado no dia-a-dia: ? Pyspark ? Spark ? Docker ? Apache Kafka e Apache Spark ? Delta Lake ? Hadoop Cloudera ? HDFS ? Airflow ? Parquet ? Kibana ? Rundeck ? Jenkins (Joaquin-X) ? SCRUM ? MapReduce ? Pandas ? Python ? Scala ? Linux ? Shell script ? Kafkadrop ? CMAK ? AWS ? S3 ?EC2

Outras informações:
Aqui na XP, trabalho na BU de Crédito. Através das demandas dos Produtos de Crédito da XP, realizo o entendimento do negócio e posteriormente, penso na melhor forma para levar os dados até o Data Lake e faço a criação de pipeline de dados. Temos diversos cenários de fonte de dados, sendo: arquivos csv, banco de dados, e-mail, dados orientado a eventos e entre outros... Todos com a finalidade de disponibilizar no nosso catálogo de dados da XP e no DataBricks, sendo para a utilização dos stakeholders e qualquer pessoa que queira saber ou utilizar essa informação. Visamos sempre a disponibilização rápida desses dados quanto a melhor visualização e um pipeline robusto, com qualidade e segurança. Trabalhamos no modelo de DDD. Nossos pipelines criados, são em formato Delta, apesar de algumas coisas estarem em Parquet, formato iorc, avro...ou então outros pipelines que foram criados com o framework de ingestão, estamos realizando a centralização e o refatoramento desses pipes. Transformando somente para Delta e a criação sem nenhum tipo de framework, apenas a utilização do Pyspark, com o objetivo de não ter dividas técnicas futuras. Realizamos a criação de pipes em Batch e streaming, utilizando o Kafka e EventHub. Sempre trago melhorias para o time, e tenho muita autonomia para colocar essas melhorias em prática. Ferramentas utilizadas: ? Airflow ? Python ? Pyspark ? Delta ? Parquet ? Docker ? Kubernetes ? Azure ? DataBricks ? Kafka ? Livy ? Jupyter Notebook ? Grafana Participo do grupo de Excelência Técnica dentro da XP, visamos sempre trazer melhorias importantes e busca constante sobre tecnologias novas, disseminação de conhecimento e aplicação de boas práticas e tecnologias.