Gabriel Franco Josino da Silva

Alocado na F1rst/Santander · MIS Financeiro

• Criação e manutenção de regras de negócio em SQL para produtos de renda fixa (CRA, CRI, Debêntures) e trade finance.
• Desenvolvimento de automações em Python para montagem e validação de parametrizações SQL com abordagem config-driven/metadata-driven.
• Atuação em modernização de regras financeiras legadas, mapeando fontes, campos, dependências SQL e estratégias de validação/paridade.
• Validação de schemas e diagnóstico de problemas em pipelines Spark/Databricks, incluindo análise de tipos, escrita e consistência entre DataFrame e tabela destino.
• Refatoramento e migração de rotinas Spark de ambiente on-premise para Azure Databricks, utilizando Python/PySpark e Delta Lake.
• Manutenção e monitoramento de pipelines batch no Control-M, incluindo análise de logs, troubleshooting, dependências e FileWatchers.
• Mapeamento de conceitos de orquestração batch do Control-M para padrões de Apache Airflow, incluindo DAGs, sensores, retries, dependências, logs e sinalização de sucesso.
• Integração com Oracle/Exadata e rotinas relacionadas a drivers de cálculo financeiro.
• Atuação com fluxo corporativo de versionamento e entrega utilizando Git, branches, pull requests, validações de CI com GitHub Actions e deploy controlado entre ambientes.
• Documentação técnica e interação com POs, backoffice e áreas de negócio para definição e validação de regras.

Plataforma de Seguros e Assistências

• Consulta, tratamento e cruzamento de dados em Databricks utilizando SQL e PySpark em camadas silver e gold.
• Desenvolvimento de automações em Python para tratamento e preparação de arquivos texto e Excel.
• Construção de dashboards em Power BI para acompanhamento de indicadores de negócio.
• Padronização, limpeza e normalização de bases envolvendo produtos, regiões, pagadores, devedores e análise de crédito.
• Apoio a áreas internas com análises de dados, relatórios e estudos gerenciais.

Pipelines Financeiros e Regras de Negócio

Desenvolvimento e manutenção de rotinas SQL e PySpark para tratamento, parametrização, validação e disponibilização de dados financeiros para consumo por áreas internas, com foco em rastreabilidade, paridade e redução de complexidade em regras legadas.

Tecnologias: SQL, Spark SQL, PySpark, Databricks, Delta Lake, Python, Control-M

Transição para Orquestração com Airflow

Trilha de estudo e projeto para traduzir conceitos de orquestração batch usados em ambiente corporativo para Apache Airflow, com DAGs, sensores, retries, dependências, logs e tratamento de falhas.

Tecnologias: Apache Airflow, Docker, Python, GitHub Actions, validação de dados

Modernização e Manutenção de Processos de Dados

Atuação em ajustes, refatorações, versionamento, documentação técnica e melhoria de processos para aumentar confiabilidade, rastreabilidade e facilitar sustentação.

Tecnologias: Python, SQL, PySpark, Databricks, Git, GitHub, GitHub Actions, CI/CD, Confluence