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Lucas A.
Data Engineer
Lucas est un ingénieur de données avec six ans d'expérience commerciale dans la construction et l'optimisation de solutions de données. Il maîtrise Python, SQL et les bases de données NoSQL, avec une expertise approfondie d'outils tels que Airflow, Spark et Databricks.
Son expérience s'étend à Google Cloud et Power BI, ce qui lui permet de relever des défis complexes en matière de données, tels que la modélisation des données de crédit et l'analyse des ressources humaines. Lucas a développé avec succès des produits de données et des processus automatisés pour des start-ups et de grandes institutions financières au Brésil.
Son sens aigu des affaires lui permet d'aligner les solutions de données sur les objectifs stratégiques, en travaillant en étroite collaboration avec les unités opérationnelles pour prendre des décisions fondées sur des données. Il est connu pour sa capacité à relever des défis techniques complexes.
Principale expertise
- SQL 5 ans

- BigQuery 3 ans
- dbt 3 ans

Autres compétences
- PostgreSQL 2 ans

- Apache Airflow 1 ans

Expérience sélectionnée
Emploi
Data Engineer
TerraMagna - 1 an 10 mois
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Développement de produits de données : Il a dirigé la création de produits de données qui s'intègrent de manière transparente aux applications et services de la plateforme d'analyse de crédit, garantissant la fourniture de données précises et opportunes aux unités d'affaires.
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Développement de pipelines et modélisation des données : Conception de pipelines de données robustes et modélisation avancée des données pour faciliter l'utilisation efficace des données de crédit et de décaissement. Cela a permis aux équipes opérationnelles de gérer et d'optimiser efficacement les activités quotidiennes.
Les technologies:
- Les technologies:
NumPy
Pandas
BigQuery
dbt
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Data Engineer
Stone - 1 an 4 mois
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Ingestion et modélisation des données de crédit : Gestion de l'ingestion et de la modélisation des données de crédit dans un environnement Lakehouse en utilisant l'architecture Medallion. Les principaux résultats comprennent des produits de données sur le suivi des portefeuilles de prêts conçus pour les équipes de comptabilité, de trésorerie et d'affaires.
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Automatisation des processus : Collaboration avec l'équipe produit pour automatiser les aspects critiques des processus d'octroi de crédit. Il s'agissait de rationaliser le flux de données des garanties vers l'équipe chargée des risques et ses systèmes associés, afin d'améliorer l'efficacité et la précision.
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Création d'indicateurs stratégiques : Développement et mise en œuvre d'indicateurs stratégiques pour soutenir l'analyse, la facturation et diverses autres unités commerciales, favorisant la prise de décision fondée sur les données dans l'ensemble de l'organisation.
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Optimisation de l'ingestion de données : Diriger l'optimisation des processus d'ingestion de données et des pratiques de gestion, en se concentrant sur l'efficacité des coûts et l'optimisation des ressources.
Les technologies:
- Les technologies:
NumPy
Pandas
BigQuery
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People Analytics Manager
Creditas - 9 mois
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Leadership et développement : Superviser la gestion et la croissance de toutes les équipes de People Analytics, en veillant à l'alignement sur les objectifs de l'organisation et les stratégies des RH.
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Développement et intégrations : J'ai dirigé une équipe chargée d'automatiser et d'intégrer divers outils RH, notamment des systèmes de recrutement et de paie, au moyen d'applications personnalisées développées en Python. Cela a permis d'améliorer l'efficacité et la connectivité des opérations de ressources humaines.
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Analyse : A dirigé une équipe axée sur la modélisation des données et la fourniture d'informations exploitables. Cette équipe a fourni aux parties prenantes hors RH des rapports complets, des tableaux de bord et des analyses ad hoc en utilisant Sheets, PostgreSQL et Metabase.
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Produits et processus : Supervision d'une équipe chargée d'identifier les possibilités d'efficacité dans les processus RH. Cette équipe était chargée de concevoir des produits et des flux de travail innovants afin de rationaliser les fonctions RH et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale.
Les technologies:
- Les technologies:
- Budget Management
Pandas
VBA
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Analytics Engineer
Loft - 7 mois
- Modélisation des données : Modélisation de la couche logique des données commerciales et légales en utilisant SQL, Python et Databricks avec l'outil DBT. Permettre aux équipes d'intelligence économique de créer des analyses et des tableaux de bord dans Looker pour les parties prenantes.
- Supervision de la migration des données : Gestion du processus de migration entre les environnements Salesforce pour les équipes commerciales et juridiques. Modélisation des données existantes et des données de la nouvelle architecture afin d'assurer une transition transparente et l'intégrité des données.
- Test d'outils et retour d'information : Test et retour d'information sur un nouvel outil développé par l'équipe d'ingénierie des données pour la nouvelle architecture d'ingestion des données. Documenter les domaines de données et contribuer à l'optimisation des processus d'ingestion de données.
Les technologies:
- Les technologies:
dbt
Data Engineer
XP Inc - 1 an 7 mois
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Data Mapping: Mapped HR data across various sources, including SAP, Greenhouse, Mereo, and Mindisght Systems. Ensured comprehensive data integration and consistency.
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HR Management Tool Integration: Implemented HR management tools for company managers by integrating various data sources (such as compensation, recruitment, goals, and organizational climate surveys) through APIs using batch Python scripts. This integration enhanced data accessibility and streamlined HR processes.
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Automated Data Extraction: Developed automated routines in Python for extracting data from Greenhouse to support the admissions and recruitment processes, improving data efficiency and accuracy.
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Power BI Dashboard Creation: Designed and developed the Power BI People Partner Dashboard, providing managerial insights for decision-making and facilitating strategic discussions with business leaders.
Les technologies:
- Les technologies:
NumPy
Pandas
VBA
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Data Science & Analytics
Guiabolso - 11 mois
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Data Warehouse Modeling and Implementation: Designed and implemented a data warehouse focused on CRM and product data using Databricks and PySpark (an interface for Apache Spark in Python). This architecture supported scalable data processing and integration.
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Ad-Hoc Analysis: Conducted ad-hoc analyses for the CRM team and assessed campaign performance using Redshift queries and Tableau dashboards. Provided actionable insights to optimize marketing strategies.
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Recommendation and Conversion Models: Developed recommendation and conversion models for CRM and marketing purposes. These models enhanced targeted marketing efforts and improved customer engagement.
Les technologies:
- Les technologies:
Looker
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Data Science & Analytics
EY - 1 an 2 mois
- Développement de modèles pour prédire et expliquer les hospitalisations à court et à long terme pour les compagnies d'assurance.
- Fournir des informations exploitables pour améliorer la gestion des risques et la prise de décision.
- Création de rapports complets et d'indicateurs stratégiques pour aider les entreprises à identifier de nouvelles stratégies et à améliorer l'efficacité des processus.
- Permet de prendre des décisions fondées sur des données afin d'optimiser les activités de l'entreprise.
Les technologies:
- Les technologies:
NumPy
Pandas
VBA
Hadoop
Éducation
License ès sciencesApplied mathematics
University of São Paulo · 2014 - 2019
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