Resultados que falam por si
Projetos reais com resultados mensuráveis. Veja como transformamos dados em vantagem competitiva para nossos clientes.
Otimização BigQuery — Redução de 92% nos custos
Desafio
A fatura mensal de BigQuery atingiu R$ 40.000/mês devido a processos no Dataform não otimizados e queries ineficientes. Além disso, havia uma grande demanda de reprocessamento de arquivos que dependiam exclusivamente do time de engenharia, gerando gargalo operacional.
Solução
Realizamos otimização completa dos processos no Dataform, reestruturação de queries e implementação de boas práticas de governança de custos. Criamos também um portal self-service onde o cliente consegue reprocessar pipelines e consultar dados enviados a parceiros, eliminando a dependência do time de engenharia para tarefas operacionais.
Plataforma de Dados Completa — Do Streaming ao SaaS
Desafio
A empresa possuía infraestrutura legada em AWS com EMR apresentando problemas recorrentes de performance e instabilidade. Processos manuais, falta de monitoramento em tempo real e ausência de um framework padronizado de ingestão geravam retrabalho constante e atrasos nas entregas.
Solução
Construímos toda a plataforma de streaming e migramos a infraestrutura para o Databricks. Desenvolvemos um framework genérico de ingestão parametrizável com logging de erros, métricas de processo e suporte a múltiplas fontes via JDBC, com possibilidade de especificar tabelas ou queries customizadas. Implementamos monitoria via WhatsApp integrada com o Genie do Databricks, permitindo que o cliente converse com seus dados, reprocesse pipelines e acompanhe status de processos diretamente pelo WhatsApp.
Análise de Sentimento e Scoring de Atendimento
Desafio
Empresa da América do Norte precisava monitorar a qualidade das ligações de atendimento ao cliente. As conversas eram realizadas via Twilio através de uma plataforma terceira, sem nenhuma análise automatizada. Os donos não tinham visibilidade sobre a performance dos atendentes nem sobre a experiência dos clientes.
Solução
Desenvolvemos um sistema completo de automação e IA. Um bot automatizado acessava a plataforma terceira de hora em hora, obtendo o token de acesso via e-mail (sem abrir navegador), filtrando e baixando as gravações do Twilio do período. Cada ligação era transcrita automaticamente e passava por análise de sentimento com IA. Um agente conversacional permitia aos donos consultar como estavam as conversas com clientes. Ao final de cada ligação, o atendente recebia um score com pontos fortes e de melhoria, baseado em requisitos definidos pela empresa.
Migração de Plataforma — 300+ Pipelines em Escala
Desafio
O sistema legado de ingestão de dados, um fluxo Python complexo integrado ao DynamoDB, era instável e difícil de manter. Além disso, a empresa adquiriu outra companhia e era necessário migrar todo o sistema legado da empresa adquirida para a nova plataforma, mantendo a operação ativa durante o processo.
Solução
Migramos todos os pipelines para Databricks com PySpark e implementamos Apache Airflow com mais de 300 DAGs para orquestração. Para a integração da empresa adquirida, utilizamos Apache NiFi na migração do sistema legado para o novo (batizado de Morpheus), garantindo continuidade operacional. Durante a migração, mantivemos o suporte aos chamados do sistema antigo em paralelo.
Plataforma de Análise de Crédito — 6 meses vs 3 anos
Desafio
A empresa precisava de uma plataforma completa para análise de crédito e elegibilidade de clientes, consultando bases do governo e Banco Central para verificar protestos, dívidas e capacidade de pagamento. A empresa concorrente levou 3 anos para desenvolver um sistema similar.
Solução
Como único engenheiro do time, construí toda a plataforma em 6-8 meses usando stack 100% open source. Bots em Python automatizam a consulta em bases governamentais e do Banco Central. O Mage AI orquestra os pipelines, MariaDB armazena os dados, e o processo completo de refinamento avalia automaticamente a elegibilidade do cliente para consórcio.
Relatórios Regulatórios 3040 e 3044 — Compliance Automatizado
Desafio
A fintech precisava gerar os relatórios regulatórios 3040 (mensal) e 3044 (diário) exigidos pelo Banco Central, consultando dados de múltiplas fontes com controle rigoroso de qualidade e prazo. Também havia necessidade de um processo estruturado para gestão de acessos ao repositório de código.
Solução
Desenvolvemos todo o processamento em Dataproc com PySpark, consultando dados da processadora de pagamentos com monitoria via WhatsApp para acompanhamento em tempo real. Criamos também um portal para solicitação de acesso ao GitHub com fluxo de aprovação, onde administradores podem aprovar, rejeitar e direcionar usuários para times e repositórios específicos.
Migração ETL — De SQL Server para Databricks + Pricing Intelligence
Desafio
Todo o sistema de ETL estava escrito em procedures no SQL Server, com baixa performance e dificuldade de manutenção. A empresa também precisava monitorar preços dos concorrentes para garantir posicionamento competitivo no mercado.
Solução
Migramos todas as procedures do SQL Server para o Databricks, obtendo ganho significativo de performance. Em paralelo, construímos bots que consultam preços dos concorrentes automaticamente, alimentando modelos analíticos para verificar se os preços estão alinhados com o mercado.
Agente IA para Finanças Pessoais
Desafio
O aplicativo de finanças pessoais precisava de uma forma inteligente e acessível para os usuários consultarem seus gastos e receberem insights personalizados sobre seus hábitos financeiros, sem depender de dashboards complexos.
Solução
Desenvolvemos um agente de IA integrado ao aplicativo que consulta a base de dados do cliente em tempo real e responde perguntas em linguagem natural. O usuário pode perguntar, por exemplo, "quanto gastei com Uber este mês?" e o agente busca na base e retorna o valor contextualizado com base no perfil do cliente.
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Cada projeto começa com uma conversa. Conte-nos seus desafios e vamos construir a solução ideal juntos.