Dados & Pipelines
Extrator Estruturado de Documentos (IDP)
Extrai campos de notas, boletos e contratos com validação
PythonFastAPIStreamlitPyMuPDF / pymupdf4llm+4
MVP em construção
link em brevePortfólio · Engenharia de Dados
Oi, eu sou oGabriel Ferreira
Engenharia de Dados
Vim da automação industrial e hoje construo pipeline de dados. Ingestão, validação e o deploy que faz aquilo rodar sozinho em produção.
Aberto a oportunidades em engenharia de dados
Em destaque
Passa o olho nos projetos.
Estão em ordem: primeiro os de dados e pipeline, depois machine learning, e por último os agentes. Clica em qualquer um para abrir os detalhes.
Engenharia de Controle e Automação
UFOP, Universidade Federal de Ouro Preto
Brasil
Sobre
Como eu cheguei na engenharia de dados.
Me formei em Engenharia de Controle e Automação na UFOP. Passei um tempo bom olhando para chão de fábrica: sensor, alarme, o que quebra e por quê. Dado sujo, sensor que para de responder e processo que falha no meio do caminho não me assustam, era o que eu via todo dia.
O que me interessa hoje é a parte de engenharia: tirar dado de onde ele está, seja PDF, API ou arquivo solto, validar antes de confiar, e deixar rodando em container sem depender de alguém apertar botão. Quase todos os projetos aqui embaixo são isso por baixo do capô, mesmo os que têm IA em cima.
Tento tratar cada um como produto, não como exercício de curso. Escopo fechado, decisão documentada, teste rodando, deploy em VPS. E quando o modelo não bate o baseline, está escrito no README que não bateu.
Stack
O que eu uso no dia a dia.
Engenharia de Dados
- Ingestão de PDF, CSV e APIs
- Limpeza e validação de dados
- pandas · NumPy
- Schema e contrato com Pydantic
- Pipelines reprodutíveis
- PyMuPDF · openpyxl
Infraestrutura & Deploy
- Docker · Docker Compose
- Caddy (HTTPS)
- VPS (Hostinger)
- Git/GitHub
- Serviços conversando via REST
Backend & APIs
- Python
- FastAPI
- Pydantic
- REST APIs
- Arquitetura em camadas
- Testes automatizados (pytest)
Machine Learning
- scikit-learn
- LightGBM
- SHAP (explicabilidade)
- statsmodels · Prophet
- Séries temporais
- Validação sem vazamento de dados
Busca & Dados vetoriais
- ChromaDB
- sentence-transformers
- Busca híbrida (BM25)
IA & LLMs
- LLM Function Calling
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Vision LLM / OCR
- OpenAI-compatible APIs
- Groq · OpenRouter · Ollama
Visualização & BI
- Streamlit
- Plotly
- Power BI
- Jupyter
Projetos
No que eu ando trabalhando.
São 8. Alguns conversam entre si, outros vivem sozinhos. Clica em qualquer um para ver o que tem por dentro.
8 de 8
Dados & Pipelines
Análise Exploratória e Storytelling
De uma pergunta de negócio até uma resposta que dá para usar
PythonpandasPlotlyStreamlit+2
MVP em construção
Abrir projetoMachine Learning
Manutenção Preditiva de Equipamentos
Prevê falha e vida útil restante a partir de sensores
Pythonscikit-learnLightGBMSHAP (explicabilidade)+4
MVP em construção
Abrir projetoMachine Learning
Previsão de Consumo de Energia
Previsão honesta, batendo baseline antes de confiar no modelo
Pythonpandas · NumPystatsmodels (SARIMA, ETS, MSTL)Prophet+3
MVP em construção
link em breveIA & Agentes
Agente Orquestrador
O agente que decide qual ferramenta usar
PythonFastAPIStreamlitOpenAI SDK (function calling)+4
MVP em construção
link em breveIA & Agentes
RAG para Documentação Predial
Busca semântica em manuais técnicos, com a fonte exata citada
PythonFastAPIChromaDBsentence-transformers+5
MVP em construção
link em breveIA & Agentes
Documentador de Processos
Transforma a execução de uma tarefa em tutorial pronto
PythonFastAPIStreamlitVision LLM (Gemini via endpoint compatível OpenAI)+4
MVP em construção
link em breveIA & Agentes
Triagem + FAQ de Suporte
Classifica tickets e responde perguntas frequentes sozinho
PythonFastAPIStreamlitsentence-transformers+4
MVP em construção
link em breveCurrículo
Meu currículo.
Engenharia na UFOP, e desde então bastante Python. Se quiser a versão longa, o PDF tem o histórico completo. Se quiser a versão curta, é a lista de projetos aqui em cima.
8
projetos construídos do zero, cada um com seu próprio deploy
3
frentes: agentes, machine learning e análise de dados
Contato
Bora conversar?
Vaga, projeto ou só trocar ideia sobre engenharia de dados. Me chama pelo canal que for mais fácil para você.