Sou Engenheira de Dados com Mestrado em Ciência da Informação pela UNESP (Universidade Estadual Paulista) e atualmente estou cursando MBA em Data Science and Analytics na USP (Universidade de São Paulo). Tenho um grande entusiasmo em transformar dados em insights significativos e trabalho com tecnologias como Python, Deep Learning, NLP, LLMs e GenAI.
Possuo sólida experiência em Python, minha principal linguagem de programação. Também possuo experiência com tecnologias de Cloud, especialmente Amazon Web Services (AWS). Na área de Engenharia de Dados, tenho conhecimentos sólidos em armazenamento e ingestão de dados, utilizando AWS S3, AWS Glue, AWS DMS (Data Migration Service) e RDS (Relational Database Service). Para o processamento e orquestração de dados, trabalho com ferramentas como AWS Redshift, AWS Athena, AWS Lambda, Apache Airflow (MWAA), Mage.ai e DBT. Minha competência também inclui monitoramento e gestão com AWS CloudWatch e AWS SNS (Simple Notification Service). Para visualização e análise de dados, utilizo Metabase e Tableau, garantindo que os insights sejam apresentados de maneira clara e impactante. Além disso, tenho habilidades essenciais em ETL (Extract, Transform, Load), modelagem de dados, construção de pipelines de dados, processamento de dados, visualização de dados e garantia da qualidade dos dados. Outras ferramentas e tecnologias com as quais trabalho incluem SQL, bancos de dados, deep learning, processamento de linguagem natural (NLP), modelos de linguagem (LLMs) e geração de inteligência artificial (GenAI). Também possuo experiência significativa na área de qualidade, onde atuei em Quality Assurance (QA). Na execução de testes, realizei testes Front-end e Back-end utilizando JavaScript, Ruby e Python, desenvolvi, analisei e explorei cenários de teste para identificar inconsistências. Documentei APIs, gerenciei bugs, re-testes e priorizei testes após configurações, otimizando a correção de bugs e melhorando a qualidade do produto.
