Desde que eu jogava Minecraft com mods, minha paixão (e estresse) era planejar farms da forma mais eficiente possível, para que durassem e não afetassem os outros jogadores. Graças a essa mentalidade, hoje posso compartilhar minhas soluções para problemas que julgo relevante utilizando a engenharia de dados.

Objetivo: Permitir que jogos em desenvolvimento encontrem problemas críticos ou recorrentes através dos milhares de feedbacks dos jogadores na Steam.

Resultado: Desenvolvi um pipeline (ELT - Batch) que aplica extração incremental das reviews com a união de SQL, IA e Embeddings para transformar e categorizar textos não estruturados em feedbacks quantificáveis.

GCP (Cloud Workflows, Cloud Run, BigQuery [ML + VectorDB], Cloud Storage) • IA (Agent Platform) • Python • SQL

Objetivo: Otimizar automaticamente o consumo de energia solar durante a noite ou em situações de emergência até a produção de energia retornar.

Resultado: Criei um pipeline em streaming que gerencia em tempo real o consumo de múltiplos dispositivos IoT, além de monitorar o consumo, economia e receber alertas via Discord.

Kafka • Mosquitto (MQTT) • Kafka Connect • ksqlDB • InfluxDB • Telegraf • Grafana • JavaScript • Python • SQL