Victor Outtes

Atuo como cientista de dados, engenheiro de dados, engenheiro de machine learning ou desenvolvedor back-end, em diversos projetos.

• Desenvolvimento de modelos de machine learning para otimização de recursos de clusters Kubernetes.
• Desenvolvimento de modelos de machine learning para identificação inteligente de melhor momento de executar a otimização dos clusters.
• Criação de pipelines de coleta de dados de clusters, armazenando-os em buckets S3.
• Desenvolvimento de microserviços em Python com diversos fins: automatização de análise e alocação de recursos para PODs nos clusters, coleta de dados de servidores NFS para acompanhamento em Grafana, entre outros.
• Construção de dashboards em Grafana.
• Criação de APIs (em Python e Java - Spring Boot)

Atuei como cientista de dados e engenheiro de dados em uma das maiores empresas de energia do mundo, trabalhando diretamente com a diretoria de Operação e Manutenção.

• Construí um datalake utilizando unicamente soluções open-source ou grátis (MinIO, Dremio, Airflow) na infraestrutura on-premisse da empresa. Isto possibilitou a toda a diretoria acessar dados de diversas fontes (SAP, sistemas legados, sistemas da ONS, planilhas) de forma simples e confiável, para utilizarem em seus dashboards.
• Pipeline para coleta de dados de diversas fontes, incluindo SAP, no qual precisei desenvolver um pacote Python para comunicação com o ERP, uma vez que não existia API disponível, nem acesso direto ao banco de dados.
• Construção de diversos dashboards no QlikSense que era utilizados por superintendentes e diretores.
• Desenvolvimento de diversas aplicações web (full-stack), incluindo uma com módulo de inteligência artificial para detecção de anomalias em dados de equipamentos de subestações.
• Desenvolvimento de chatbots no Telegram para consulta de diversos dados pelos gestores.

Atuei como engenheiro de dados em uma das maiores empresas de energia do mundo, trabalhando como lider técnico num projeto de implantação de SAP. Como liderança técnica, tive a oportunidade de testar e padronizar diversas tecnologias para fazer a migração dos dados de toda a empresa para o SAP. Considerando que a empresa nunca havia tido um ERP, a migração dos dados foi um enorme desafio. Além disso, a empresa possuía diversos sistemas legados, muitos deles com dados armazenados em Natural, um banco de dados proprietário da IBM. Alem de muitas planilhas. Foi um grande desafio coletar, padronizar, limpar e migrar todos esses dados para o SAP. Também desenvolvi algumas aplicações web para automatizar algumas etapas do processo de migração e facilitar o acompanhamento do projeto, através de dashboards e relatórios, que foram bastante utilizados nas reuniões com a diretoria.

Atuei como analista de infraestrutura em uma das maiores empresas de energia do mundo, trabalhando como gerente de projetos de implantação de equipamentos e produtos no data center da empresa, onde atuei diretamente com diversos fabricantes e fornecedores, aprendendo muito sobre tecnologias de data center. Além disto, atuei um período como analista de segurança, sendo responsável pelo gerenciamento do firewall e por gerar relatórios de segurança para a diretoria. Trabalhei em alguns projetos de desenvolvimento de software, quando o time de desenvolvimento não tinha capacidade para atender a demanda, e também em alguns projetos menores pro pessoal de infraestrutura.

Atuei como desenvolvedor back-end no principal sistema de gestão acadêmica da UFPE, o SIG@. Neste período, tive a oportunidade de aprender muito sobre desenvolvimento web (Java - JSF), open-source, qualidade de software e processos.

Atuei como cientista de dados na Facilit, basicamente pesquisando modelos de machine learning para previsão de comportamento de alguns ativos financeiros. Neste período, tive a oportunidade de aprender muito sobre machine learning, principalmente sobre modelos de séries temporais, além de deployment de aplicações contendo modelos preditivos. Além disto, tivemos a oportunidade de publicar um artigo científico sobre o assunto.