dbt com quem migrou uma fintech para ele.
Liderei analytics engineering em dbt na Trustly, MileIQ, Loft e Salve — incluindo a saída do Spark. Se o seu projeto dbt está lento, frágil ou ainda não começou, é disso que eu cuido.
Como o trabalho acontece
- migração
- Jobs em Spark, procedures ou notebooks viram dbt SQL-first. Conduzi exatamente isso na Trustly, com times em vários países: menos erros e deploys mais rápidos, com boas práticas de engenharia de software.
- modelagem
- Staging, marts e testes que o seu time de análise consegue manter sozinho. Nomenclatura, camadas e contratos que sobrevivem à saída de gente.
- resgate
- Projeto existente com centenas de models, sem teste e com uma execução em que ninguém confia. Primeiro o diagnóstico, depois um plano entregável em semanas, não em trimestres.
- capacitação
- O time fica dono quando eu saio: documentação, cultura de review e CI que pega o model quebrado antes da produção pegar.
Onde roda
O warehouse é escolha sua — a prática de modelagem viaja junto.
- warehouses
- Snowflake · BigQuery · Databricks · Redshift
- orquestração
- Airflow · certificação Astronomer (Airflow 2) · dbt Cloud
- consumo
- Looker · Tableau · Omni Analytics
Por que comigo
Uma década em dados e os últimos quatro anos quase todos em dbt: liderando o time de analytics engineering de uma fintech global, modelando produtos financeiros em Snowflake e modernizando o stack da Salve hoje. Quem dimensiona o seu projeto é quem escreve os models.
Ver a trajetória completaA primeira conversa não custa nada.
Conta o que você quer criar e eu digo como faria. Resposta em até um dia útil.