Data & Analytics Engineer com formação em Estatística e mais de 10 anos de experiência estruturando ambientes analíticos em cenários reais de negócio.

Especialista em Arquitetura de Dados em Cloud, Engenharia de Dados, Analytics Engineering e Machine Learning aplicado, atuando na construção de plataformas analíticas confiáveis, escaláveis e governadas.

Atuação focada em:

• Engenharia de Dados e Data Platforms
• Arquiteturas analíticas em Cloud (Data Lake / Data Warehouse)
• Governança de dados e conformidade (LGPD)
• Otimização de performance e custos (FinOps)
• Machine Learning aplicado a problemas reais de negócio

🔗 https://github.com/qualidadehsr-rgb/auditoria-de-prontuarios

Ecossistema completo de auditoria hospitalar corporativa (App Web + API + dbt + Data Warehouse + BI) unificando dados legados em lote e novas submissões em tempo real.

Arquitetura construída para resolver o Wide Table Problem (mais de 600 itens por prontuário) e gargalos de concorrência que inviabilizavam a análise de dados na instituição.

Principais Tecnologias e Componentes:

• API Node.js: Ingestão near-real-time via payload JSON dinâmico (Ingestão Pura).
• Pipeline Serverless: Extração autônoma de dados legados via Python + GitHub Actions.
• Transformação com dbt: Motor central de regras de negócio, qualidade de dados (Data Contracts) e unificação via Surrogate Keys (MD5).
• Arquitetura Medallion: Separação robusta no BigQuery (Bronze, Silver e Gold).
• Modelagem EAV (Entity-Attribute-Value): Verticalização escalável via Unpivot dinâmico.
• Privacy by Design: Mascaramento automatizado de dados sensíveis para conformidade LGPD.

O Impacto no Negócio:

• FinOps & Performance: Transferência de cálculos analíticos do BI para o BigQuery, resultando em uma redução confirmada de 40% no tempo de carregamento do dashboard (de 15,8s para 9,5s).
• Escalabilidade Histórica: Processamento e padronização impecável de mais de 104.820 registros legados.
• Single Source of Truth: Eliminação total de perda de dados por concorrência simultânea.

🔗 https://github.com/ediney-magalhaes/gov-datalake-analytics

Arquitetura de Data Lake em Cloud para ingestão e governança de dados públicos do Governo Federal.

Arquitetura baseada em Modern Data Stack e Medallion Architecture.

Principais características:

• Ingestão de APIs governamentais com dlt
• Processamento in-memory com Polars
• Armazenamento colunar Parquet
• Pseudonimização LGPD in-flight (SHA-256)
• Dual logging para observabilidade
• Registry Pattern para orquestração de pipelines

🔗 https://github.com/ediney-magalhaes/predicao-classificacao-hospitalar

Pipeline de Machine Learning para classificação automática de internações hospitalares.

O sistema classifica automaticamente:

• Grupo Assistencial
• Complexidade SUS

Principais técnicas:

• LightGBM
• Balanceamento de classes com SMOTE
• Feature engineering semântico baseado em CID-10
• Integração com BigQuery para histórico e treinamento

Impacto:

Automação de processo manual de classificação hospitalar (~40 dias → minutos).

🔗 https://github.com/ediney-magalhaes/bigquery-data-pipeline-auditoria

Pipeline ELT para consolidação de auditorias hospitalares provenientes de múltiplas planilhas Google Sheets.

Arquitetura:

• External Tables no BigQuery
• Views consolidadas multi-tenant
• Padronização de schema e tipagem
• Tratamento de datas com Apps Script

Resultado:

Visualização unificada de auditorias hospitalares no Looker Studio.

🔗 https://github.com/ediney-magalhaes/agente-inteligencia-assistencial

Sistema baseado em IA Generativa para geração automática de relatórios analíticos hospitalares.

Capacidades:

• Consolidação automática de indicadores
• Geração de relatórios técnicos com LLMs
• Integração com ambiente analítico em Cloud

🔗 https://github.com/ediney-magalhaes/dengue-mt

Projeto acadêmico para previsão de surtos de dengue utilizando:

• Dados epidemiológicos
• Dados climáticos
• Sensoriamento remoto
• Modelos de Machine Learning

Objetivo:

Antecipar surtos com 2–4 semanas de antecedência.

📊 Estatística — UFMT

🤖 Inteligência Artificial e Ciência de Dados — IFMT (cursando)

🌐 Pós-graduação em Internet das Coisas — IFRO (cursando)