Christiano Viana | Currículo Profissional

Apresentação

Dados sem estratégia são apenas custos de armazenamento. Minha trajetória de 20+ anos em TI me ensinou que a verdadeira engenharia de dados começa no entendimento do negócio, e não apenas no código, e que as infraestruturas de dados precisam ser invisíveis para que a inteligência seja protagonista.

Minha atuação hoje converge o rigor técnico da Engenharia de Dados com a visão consultiva de Estratégia e Governança. Minha missão é preencher a lacuna entre infraestruturas complexas e decisões de alto impacto, garantindo que o dado gere valor real.

O que entrego como Consultor e Especialista:

Arquiteturas de Dados Escaláveis: Projetos end-to-end em Cloud (AWS, Azure, GCP), com foco em Data Lakes, Data Warehouses e Databricks.
Liderança Técnica e Governança: Estruturação de processos para qualidade, segurança e democratização dos dados, elevando a maturidade analítica.
Inovação com IA & Analytics: Implementação de soluções de Machine Learning e BI que traduzem volumes massivos de dados em inteligência preditiva.

Minha base acadêmica em Ciência de Dados, Matemática e Ciência da Computação, especialização em Inteligência Artificial, somada a um MBA em Business Intelligence & Analytics, me permite transitar com fluidez entre a profundidade do código e a linguagem executiva.

Maturidade e Criatividade

Acredito que a tecnologia, assim como a música, minha grande paixão e meu hobby, exige harmonia entre diferentes elementos para funcionar. Trago para os projetos a disciplina da engenharia e a sensibilidade criativa para resolver problemas complexos de forma inovadora e colaborativa.

Agradeço pela oportunidade de apresentar meu perfil profissional e coloco-me à disposição para uma conversa. Será um prazer contribuir com minha energia, conhecimento e propósito, seja sobre técnologia ou sobre música, pois estou sempre aberto a novas conexões!

Formação

MBA em Business Intelligence, Management & Analytics
Universidade São Judas Tadeu

Pós-graduação em Inteligência Artificial
Universidade São Judas Tadeu

Graduação em Tecnologia, Ciência de Dados
Universidade Uninove

Bacharelado em Matemática e Ciência da Computação
Universidade Presbiteriana Mackenzie

Experiência Profissional

Atuação estratégica como Referência Técnica e Consultor em um dos maiores ambientes de dados do setor financeiro, liderando soluções end-to-end que transformam fluxos complexos de informação em ativos de negócio.

Como guardião da arquitetura, minha responsabilidade abrange todo o ciclo de vida do dado, da ingestão bruta à disponibilização estratégica, garantindo escalabilidade e governança.

Principais Frentes de Impacto:

Arquitetura End-to-End & Cloud: Liderança técnica na construção e otimização de pipelines (ETL/ELT) utilizando Azure Databricks, Delta Live Tables e Azure Data Lake Storage, garantindo alta performance no processamento de grandes volumes (Big Data).
Data Mesh & Governança: Implementação de arquitetura descentralizada (Data Mesh), assumindo a propriedade de domínios e assegurando que cada produto de dados cumpra rigorosos padrões de qualidade, segurança e documentação.
Eficiência e Performance: Otimização crítica de jobs Spark/PySpark e queries complexas, reduzindo latência e custos computacionais em ambientes de missão crítica.
Liderança & Mentoria: Atuação como mentor técnico para analistas e cientistas de dados, disseminando padrões de engenharia de software e fortalecendo a cultura data-driven.
Parceria Estratégica (Stakeholders): Tradução de requisitos de negócio em soluções de dados de alto impacto, atuando como o elo entre a necessidade executiva e a viabilidade técnica.

Atuação como Consultor Especialista em Dados, entregando soluções End-to-End que abrangem desde o desenho da arquitetura até a implementação técnica. Expertise na modernização de estruturas legadas para ambientes de alta performance em nuvem, transformando ecossistemas de dados em ativos estratégicos para diversos segmentos de negócio.

Minha abordagem uni diagnóstico consultivo e execução técnica para garantir que empresas de diferentes portes tinham infraestruturas robustas. O foco central é a automação de processos, a governança rigorosa (LGPD/GDPR) e a máxima eficiência financeira, entregando ambientes escaláveis com custos de nuvem otimizados.

Principais Frentes de Entrega:

Engenharia de Dados End-to-End: Construção de pipelines robustos em Python e SQL para integração de fontes heterogêneas (APIs, bancos relacionais/NoSQL, JSON, Parquet), garantindo o fluxo contínuo do dado da origem ao consumo.
Otimização de Performance e Custos Cloud: Diagnóstico e reestruturação de ambientes em nuvem para ganho de eficiência técnica e redução de gastos operacionais, através do ajuste fino de recursos e refatoração de queries complexas.
Modelagem e Arquitetura de Big Data: Desenho de estruturas de dados otimizadas para escala, implementando boas práticas de engenharia como versionamento (Git/GitHub), testes automatizados e documentação técnica rigorosa.
Governança e Compliance (LGPD/GDPR): Implementação de camadas de segurança e políticas de privacidade, assegurando que a inovação tecnológica estivesse em total conformidade com as regulações vigentes.
Migração e Modernização de Dados: Liderança técnica em projetos de migração para nuvem, garantindo a integridade dos dados e a continuidade do negócio durante a transição tecnológica.

Durante este período, realizei uma pausa estratégica na carreira com foco em aprimoramento técnico e pessoal.

Dediquei-me intensamente ao estudo de novas tecnologias, especialmente nas áreas de Machine Learning e Inteligência Artificial, por meio de cursos e formações complementares.

Além da capacitação técnica, vivenciei experiências multiculturais em diferentes países, o que ampliou minha visão global, fortaleceu minha adaptabilidade e trouxe novas inspirações para minha atuação profissional.

Também foi um momento de reconexão com valores pessoais, fortalecimento de vínculos familiares e desenvolvimento de habilidades comportamentais como resiliência, foco e equilíbrio emocional.

Após este período, retorno ao mercado com energia renovada, propósito claro e sólida base de conhecimento, preparado para contribuir com soluções inovadoras e atuar com autenticidade, criatividade e foco em resultados.

Responsabilidades principais:

Pipelines de Dados (ETL/ELT): Projetar, desenvolver e automatizar pipelines para coleta, transformação e carga de informações de múltiplas fontes (SQL, Oracle, Teradata, APIs, arquivos e streams), utilizando HiveSQL e Python.
Arquiteturas Escaláveis: Construir e manter Data Lakes, Data Warehouses e sistemas distribuídos, com foco em desempenho, segurança e governança.
Qualidade e Disponibilidade dos Dados: Garantir integridade e confiabilidade por meio de monitoramento contínuo e validações automatizadas.
Integração em Nuvem e Big Data: Integrar dados corporativos em ambientes de nuvem e ferramentas como Apache Spark, Hadoop, Hive e Databricks.
Colaboração com Data Science e BI: Assegurar dados limpos, acessíveis e prontos para análise e modelagem preditiva.
Documentação e Compliance: Documentar fluxos, modelos e metadados conforme padrões de governança e regulatórios (LGPD, GDPR).
Performance e Escalabilidade: Aprimorar sistemas de dados aplicando boas práticas de engenharia e automação de processos.

Contribuições e Resultados obtidos:

Bases Analíticas e KPIs: Criação e gerenciamento de bases analíticas e indicadores para estratégias de IA na área de Cobrança da Telefônica, aumentando eficiência e precisão das ações.
Integração SAP-Azure Databricks: Ingestão e transformação de dados do SAP ECC para o ambiente da Heineken, garantindo confiabilidade e padronização.
Modelos Preditivos: Desenvolvimento em Python para previsão de churn de clientes, alcançando 85% de acurácia e contribuindo para retenção e redução de perdas.