Dados · Arquitetura · BI · IA
Transformo dados em decisão e mantenho a plataforma eficiente — em performance e em custo. Hoje lidero o time de dados da Ana Gaming: Lakehouse no Databricks, BI governado e IA aplicada.
Conecto engenharia e negócio: precisão técnica de um lado, resultado mensurável do outro.
01 — Sobre
Minha relação com dados começou quando estudei mecatrônica e eletroeletrônica e descobri o quanto a automação torna processos mais simples e eficientes. Hoje coordeno o time de dados da Ana Gaming, unindo engenharia, governança e visão de negócio — gosto de transformar desafios de negócio em arquiteturas simples, confiáveis e eficientes em custo.
Gosto de jogos — de jogar e de criar: desenvolvo jogos como hobby e sigo aprendendo, o que conversa naturalmente com o universo de iGaming em que atuo. Fora do trabalho, a música também tem seu espaço.
02 — Experiência
Do primeiro relatório em SQL à coordenação de um time de dados — sempre traduzindo técnica em resultado para o negócio.
Mar 2026 — Atual · Híbrido · Nova Lima/MG
Responsável por liderar e gerenciar o time de dados, garantindo estabilidade operacional e eficiência dos processos. Em paralelo, coordeno as iniciativas de governança de dados e performance tuning. Também dou suporte estratégico ao departamento de marketing, estruturando fluxos de trabalho orientados a dados e promovendo boas práticas técnicas entre os times.
Set 2025 — Mar 2026 · Presencial
Ana Gaming
Responsável pela implementação, monitoramento e governança das regras de Anti-Money Laundering (AML) e Jogo Responsável, garantindo conformidade regulatória. Em paralelo, liderei iniciativas de engenharia de dados com foco em performance tuning, redesenho de pipelines e otimização de jobs, além de definir processos de dados e disseminar boas práticas técnicas (especialmente SQL) em todo o time de dados.
Mar 2024 — Set 2025 · Alocada no cliente MRV
Atuei como analista de dados alocada no cliente MRV. Minhas principais atividades envolveram análise e engenharia de dados, com foco em automação de coleta de dados, otimização de pipelines e modelagem de bancos de dados. Fui responsável pela criação de soluções escaláveis, integração de grandes volumes de dados e aplicação de técnicas para gerar insights estratégicos e apoiar a tomada de decisão baseada em dados.
Out 2023 — Mar 2024
Foco em engenharia de dados e na fundação da área de dados da empresa. Fui responsável pela centralização dos dados em serviços Azure, além de liderar a criação dos primeiros indicadores de negócio. Meu trabalho envolveu a construção de soluções para integrar dados e gerar insights, apoiando a tomada de decisões estratégicas.
Mar 2022 — Out 2023
LM 2 Rodas
Responsável por orquestrar estratégias para extrair, transformar, armazenar e gerar valor a partir dos dados. Criei e mantive soluções robustas em SQL, usei Excel e VBA para automatização de processos e análises, desenvolvi relatórios em RDL e garanti a proteção de dados sensíveis, assegurando a sustentabilidade do fornecimento de dados para a empresa.
Fev 2022 — Atual · Freelance
Projetos independentes
Atuo como consultora de dados freelancer, com foco em desenvolvimento de soluções em Python, automações, Power BI e análises avançadas de negócio. Crio soluções escaláveis para automação de processos, desenvolvo aplicações orientadas por dados e gero insights estratégicos para apoiar a tomada de decisão empresarial.
03 — Dashboards interativos
Painéis completos com dados 100% fictícios — filtros funcionando, gráficos interativos e tema acompanhando o site. Do executivo ao técnico: tem dashboard para o negócio e para a engenharia.
GGR, NGR, depósitos e mix de produto — o painel que a diretoria de uma operação de apostas olha toda manhã.
Abrir dashboardJobs, duração p95, freshness, qualidade e a conta de DBUs sob controle — o painel de quem opera (e paga) a plataforma.
Abrir dashboardHeadcount, turnover, absenteísmo, eNPS e funil de contratação — os indicadores de pessoas que orientam decisões de gestão.
Abrir dashboardNOTA: todos os dados são fictícios e gerados no seu navegador a cada visita — nenhum dado real de clientes ou empresas.
04 — Arquiteturas de referência
O mapa geral da plataforma abaixo — e quatro estudos completos em blocos: clique em cada um para abrir o problema, o diagrama animado e as decisões (inclusive as que reduzem custo).
Passe o mouse (ou toque) nos blocos do diagrama para ver os detalhes de cada camada.
Problema: fontes espalhadas, cada área com "sua verdade" e carga full diária cara e lenta. Solução: um lakehouse único com ingestão incremental e camadas progressivas de qualidade, governado de ponta a ponta.
Passe o mouse nos blocos para os detalhes de cada etapa.
Problema: padrão suspeito de aposta descoberto no D+1 é padrão descoberto tarde demais. Solução: esteira de eventos com regras AML avaliadas minutos após a transação, com trilha completa para auditoria.
Passe o mouse nos blocos para os detalhes de cada etapa.
Problema: todo mundo quer relatório; ninguém quer 14 versões diferentes da mesma métrica. Solução: uma camada semântica única com métricas certificadas, esteira de publicação e segurança por linha na fonte.
Passe o mouse nos blocos para os detalhes de cada etapa.
Problema: a fila de "me tira um número rapidinho?" consome o tempo de engenharia do time. Solução: um assistente que responde sobre indicadores citando a fonte — sem nunca encostar no dado bruto.
Passe o mouse nos blocos para os detalhes de cada etapa.
05 — Stack técnica
Databricks em destaque e o resto organizado em abas — incluindo as bases de dados e as ferramentas de negócio com que já integrei dados na vida real.
Meu ambiente favorito: pipelines em Spark, tabelas Delta com arquitetura Medallion e governança via Unity Catalog. E uma obsessão saudável por performance e custo — clusters na medida certa, jobs consolidados, ingestão incremental e tabelas otimizadas costumam derrubar a conta de DBU sem derrubar o SLA.
Do pipeline à nuvem: construir, orquestrar e escalar.
Bases que já modelei, administrei e otimizei em produção — de OLTP a lakehouse.
Visualização que vira decisão — não enfeite.
Sistemas de negócio de onde já extraí, integrei e modelei dados — arquitetura e tabelas incluídas.
Plataforma governada é plataforma eficiente em custo: FinOps de dados na prática.
IA aplicada a dados e gente liderada com contexto.
// níveis construídos em ambiente de produção, projeto a projeto.
06 — Console interativo
Este portfólio também tem interface de linha de comando. Minha carreira está modelada em tabelas — consulte com SQL de verdade (ou só clique nos exemplos prontos, sem julgamentos 😄). Digite help para começar.
07 — Formação & certificações
Cruzeiro do Sul
CEFET-MG
SENAI
Ensino de ciências para estudantes de escolas públicas por meio de experimentos e atividades práticas. Nº SIEX: 403703 (UFMG).
08 — Contato
Vagas, consultorias, dúvidas de arquitetura, redução de custo de plataforma ou só para trocar ideia sobre Databricks — será uma honra ajudar.
sarah.sqn@gmail.com