Liderança em dados
Lidero estratégia de dados, governança e plataformas cloud para acelerar decisões e gerar vantagem competitiva.
Sessões confirmadas em eventos de tecnologia. Bora trocar ideia?
Página do eventoA maioria das empresas falha em IA porque começa pelo modelo. IA só escala quando existe plataforma, governança e engenharia sólida por trás.
Otávio RibeiroGerente de engenharia de dados na EducbankMuitos desenvolvedores dominam frameworks e APIs, mas tropeçam quando o assunto é banco de dados. Neste painel, vamos discutir os conceitos que todo dev deveria conhecer pra modelar melhor, escrever consultas eficientes e entender as decisões do time de dados antes de dizer que “o banco está lento”.
Téo CalvoProfessor PopularOtávio RibeiroGerente de engenharia de dados na Educbank
Luan MorenoSolutions Architect & Lead Data Engineer @ Pythian+10 anos transformando dados em decisões que movem negócios.
Desenho e implemento arquiteturas de dados modernas que escalam. Especialista em Databricks — meu playground inclui Delta Lake, Unity Catalog, Delta Live Tables e MLflow. Aplico governança rigorosa, automação inteligente e qualidade de dados em ambientes enterprise que processam petabytes.
Antes do bronze, sempre há uma zona de pouso (landing zone): trago todas as fontes do negócio para um único lago append-only — o que chamo de lago de petróleo. Cada linha guarda o histórico completo de alterações, o que torna a auditoria trivial e alimenta o data quality na camada prata. Por ser bruta e imutável, essa zona pode ser recuperada e reprocessada em qualquer stack — a arquitetura nunca fica refém de uma ferramenta.
Lidero squads multidisciplinares para entregar plataformas data-driven que aceleram o time-to-insight. Na camada gold, minha aposta são One Big Tables orientadas a domínio: em vez de travar o time definindo entidades e relacionamentos, entrego o grão certo para a visualização de cada domínio — e o Single Source of Truth passa a ser adotado por padrão, não por imposição. Orquestração robusta (Databricks Workflows, Airflow, dbt) e cloud-native em GCP e Azure, construindo para escala, performance e custo otimizado.
Do lago de petróleo às OBTs por domínio — o dado flui, é qualificado e vira decisão.
APIs · bancos · eventos · arquivos
Lago de petróleo · append-only · histórico por linha
Ingestão bruta · tipagem · sem regra de negócio
Enriquecimento · qualificação · quarentena de DQ
Quarentena DQOBTs por domínio · fatos + dimensões · grão por visão
Cada camada refina o dado da anterior — reprocessável em qualquer stack a partir da landing zone.
Arquitetura de dados escalável, entregue e adotada em tempo recorde.
A tese por trás dos números
GOLD em One Big Tables orientadas a domínio · SSOT adotado sem a armadilha entidade-relacionamento · recorde de adoção numa empresa de 160 pessoas
Os números acima saíram em tempo recorde porque, aqui, IA é operada com arquitetura: agentes especializados, guardrails e conhecimento versionado — não prompt solto.
Um orquestrador decompõe a demanda, dispara especialistas em contexto isolado e um validador cruza tudo com a documentação oficial. Cada especialista devolve um resumo de ≤250 palavras — contexto enxuto, custo previsível.
Denylist bloqueia deploy em produção, force-push, reset da main e leitura de segredos; allowlist read-only por padrão. Os agentes propõem e auditam, mas pedem confirmação antes de aplicar ou abrir ticket.
Hooks injetam o estado do Git, carregam a skill certa por palavra-chave e validam YAML e Conventional Commits a cada edição. CLAUDE.md enxuto + carregamento sob demanda via @path.
KBs por domínio, ADRs e um memory-keeper que combate a defasagem do conhecimento. O contrato de camadas do medalhão (bronze → prata → ouro) é garantido por testes de CI.
Cases públicos
A mesma arquitetura aparece fora do trabalho: este portfólio (pipeline art-director → motion-engineer → frontend-builder → auditoria de a11y/performance) e o saul_goodman (agentes de review, i18n em 13 idiomas, QA e fundamentos de ML).
Transformo dados públicos da web em datasets enriquecidos e confiáveis: uma máquina configurável de scraping + LLM, com resolução de identidade determinística e guardrails contra alucinação.
A máquina, ponta a ponta
requests + proxy de leitura headless que contorna JS e anti-bot, com BeautifulSoup para descoberta de links. Workers concorrentes, rate-limit educado, retry com fallback de espelho, e conteúdo deduplicado e truncado para controlar o custo de token.
Extração estruturada em JSON com temperatura 0 e prompts "nunca invente"; regex determinístico cobre tudo que não precisa de LLM. O modelo é escolhido num bake-off de 10 endpoints (custo × latência × acurácia), com fallback automático e campos cruzados antes de gravar.
Liderança em ciclos de crescimento e impacto mensurável.
Dados de carreira serão carregados automaticamente.
Profundidade técnica com visão de negócio.
Ferramentas e plataformas para entregar valor em escala.
carregando stack
Código aberto no GitHub — o que construí em público.
Extensão MV3 para Chrome/Chromium que assume o alter ego vendedor de Saul Goodman para monitorar quanto tempo você passa em sites produtivos versus procrastinatórios.
Portfólio pessoal orientado a dados — Astro + GSAP, i18n em 3 idiomas, deploy no GitHub Pages.
Motor de conteúdo automatizado: feeds RSS → LLM → HTML estático + RSS.
Motor de tradução i18n com IA — traduz qualquer projeto para qualquer idioma via LLM.
Sistema inteligente de avaliação de prompts para modelos de IA.
Aplicativo iOS de monitoramento e segurança.
Produtos de dados construídos em público — pipeline real, dados reais, zero custo de infra.
Pipeline sobre o dataset oficial do TSE (Pesquisas Eleitorais 2026): quem mede o eleitorado, onde, com que rigor amostral e a que custo. Dado de registro, apartidário por construção.
Pipeline Bronze → Silver → Gold que ingere, transforma e visualiza dados abertos do Banco Central do Brasil. Agente de chat demonstrativo sobre dados reais — demonstrando que IA não é modelo, é plataforma.
Plataforma que entrega, em ~30 segundos e sem cadastro, um relatório de 8 capítulos com o panorama de mercado da região de uma escola particular: concorrentes no raio, movimento de matrículas por segmento, renda das famílias e projeção de nascimentos. Cruza dados públicos (Censo INEP, IBGE, SINASC) com a operação financeira da Educbank sobre uma arquitetura Lakehouse (Databricks · Delta · Unity Catalog · Lakeflow → Lakebase Postgres). Cada relatório ganha um agente de IA com RAG restrito aos próprios dados e guardrails de narrativa — ele conversa apenas sobre o mercado daquela escola.
Radar semanal de adoção de ferramentas de dados no mercado brasileiro — vagas × GitHub × PyPI, cruzados num score único.
Painel executivo de KPIs macro do Brasil — status semafórico vs metas, delta e tendência, atualizado automaticamente.
Telemetria ao vivo da Copa 2026 em dados: partidas, artilharia, estatísticas deep, probabilidades (Elo Rating local) e um duelo interativo de craques. Tudo custo zero — Openfootball + RSS, sem APIs pagas nem backend.
Extensão para Chrome que rastreia abas em tempo real e transforma o comportamento do usuário em um índice de foco. Um modelo de deep learning roda localmente no navegador, aprende o padrão de uso e recomenda ajustes personalizados — quais sites vilões bloquear, horários de pico de distração e metas de foco sob medida. Tudo em chrome.storage.local, sem servidores externos.
Atividade recente, projetos e linguagens estratégicas.
5.068Contribuições2026
Conhecimento compartilhado sobre dados, cloud e governança.
Em breve: artigos sobre Databricks, Delta Lake e arquiteturas cloud.
Ver todos os postsFeedbacks de líderes e parceiros ao longo da carreira.
Otávio é uma pessoa ímpar. Diferente da maioria dos profissionais desta área, Otávio tem uma compreensão superior da implicação de cada escolha tecnológica nos negócios. Trabalha intensamente para trazer impacto para o negócio sem abrir mão do rigor técnico, segurança e compatibilidade orçamentária. Isto é raro. No aspecto técnico, é um especialista e navega com facilidade em todas as camadas, da infraestrutura ao desenvolvimento e aplicação de modelos complexos. Consegue trazer resultados mensuráveis mesmo em uma indústria onde a fuga do complexo (e necessário) é travestida de "fast paced" e "linguagem executiva".
Otávio foi fundamental na construção da infraestrutura de dados da HeroSpark. Com expertise técnica de alto nível e forte foco em boas práticas e padrões, ele ajudou a estabelecer a base que agora garante análises robustas e tomada de decisões estratégicas. Além de seu profundo conhecimento em arquitetura de dados, o que realmente se destaca em Otávio é sua velocidade e disposição para ajudar. Ele sempre esteve pronto para colaborar, encontrar soluções eficientes e garantir que tudo estivesse estruturado para o crescimento de longo prazo da empresa. Se você procura um profissional altamente qualificado que entrega rápido e com excelência, Otávio é a pessoa certa! 🚀
Proatividade, empenho, eficiência e confiabilidade são algumas das várias qualidades do Otávio. Um profissional excepcional que sempre buscava melhorar. Rápido em resolver problemas e atencioso para sanar dúvidas. Não apenas, mas também uma pessoa amigável de se conviver no dia a dia de trabalho.
Otávio é o tipo de profissional que realmente sabe como liderar uma equipe para novas habilidades e desafios, da forma mais motivada possível. Ele tem uma experiência massiva na área e é fantástico em guiar e encorajar iniciantes como ninguém. Além disso, ele é realmente apaixonado por tecnologia - você pode ver isso na autoridade que ele demonstra ao programar ou discutir múltiplas stacks.
Otávio é um excelente profissional. Me ajudou muito no início de minha carreira na área de Dados. Me passou confiança e me ajudou a me desenvolver como engenheiro de Dados. Um cara que se dedica bastante ao projeto e de extrema confiança. Otávio participou diretamente na criação do nosso time de Dados e ajudou a criar/promover a cultura de Data Driven em nossa empresa.
O Don é o típico parceiro que resolve absolutamente qualquer problema. É uma tranquilidade enorme saber que posso contar que ele está trabalhando em uma task pois é garantia que isso vai ser resolvido, independente da complexidade.
Trabalhei com o Otávio na área de Customer Success, onde pude acompanhar as melhorias e evolução contínua implementadas nas operações do time. Um excelente profissional, com boa capacidade analítica e grande conhecimento em manipulação de dados. Seu comprometimento com o trabalho é inquestionável.
Aberto a conversas sobre oportunidades estratégicas.