André Ricardo

Sobre André

Sou Machine Learning Engineer na Stone desde 2021 e professor de MBA em Engenharia de Dados na Impacta desde 2024. Atuo na construção de plataformas de dados e soluções de Machine Learning para ambientes de produção, com foco em processamento distribuído, governança, otimização de desempenho e práticas de MLOps.

Na Stone, desenvolvo e evoluo a plataforma de MLOps da empresa, criando padrões, automações e componentes compartilhados que aceleram a adoção de Machine Learning pelos times, com foco em escalabilidade, governança e eficiência operacional. Entre as principais entregas estão:

• a refatoração da arquitetura de streaming, que passou a processar mais de 200 requisições por minuto com tempo de resposta inferior a 2 segundos; • a otimização de pipelines de Feature Store, com redução do tempo de execução de cerca de 6 horas para 20 minutos; • uma plataforma de observabilidade para modelos de crédito, com monitoramento de Feature Drift, Data Drift, Prediction Drift e Target Drift; • ferramentas de apoio à análise de crédito com técnicas de explicabilidade, como SHAP; • um framework de integração e movimentação de dados entre Google Cloud Platform (BigQuery e Cloud Storage) e Databricks na AWS; • a organização de schemas e tabelas no Snowflake para os times de BI e Financeiro.

Na Impacta, planejo e conduzo disciplinas de Data Integration, DataOps, Machine Learning e Data Management & Governance, com aulas práticas baseadas em estudos de caso, desenvolvimento de pipelines, arquitetura de dados e construção de soluções de Machine Learning aplicadas a problemas reais.

Principais tecnologias: Databricks, Apache Spark, PySpark, Python, SQL, Kafka, Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, Snowflake, Airflow, Git, Google Cloud Platform e AWS.

Formação

• MBA em Analytics em Big Data – FIA Business School
• Informática para Gestão de Negócios
• Técnico em Redes de Comunicação – SENAI São Paulo
• Técnico em Eletrônica – ETEC Guaracy Silveira