Vinicius Vale

Sobre Vinicius

Sou AI Engineer e Machine Learning Engineer e construo e lidero a engenharia por trás de soluções de IA e machine learning em produção, conectando plataformas de dados, MLOps, infraestrutura em nuvem e objetivos de negócio. Trabalho com tecnologia desde 2007, com uma trajetória que passa por desenvolvimento de software, administração de bancos de dados, Big Data, engenharia de dados e liderança técnica, o que me permite atuar em todo o ciclo de vida de machine learning: ingestão de dados, feature engineering, treinamento, deploy, monitoramento e governança.

Na Stone, liderei a migração de 22 modelos de machine learning entre ambientes de nuvem, incluindo Databricks do GCP para a AWS e Vertex AI para Databricks, com movimentação de dados entre nuvens, reconstrução de feature tables, padronização com MLflow, monitoramento de drift e model serving para o time de risco de crédito. Antes disso, liderei o time de engenharia de dados de MIS, que apoia o FP&A, definindo a arquitetura e os padrões de uma plataforma analítica em Snowflake. Nesse período, fui finalista do Prêmio Brasil Referência em Dados 2023. Também fui Data Engineering Manager na Funcional Health Tech, onde conduzi a migração para a nuvem e a governança de dados e a adequação à LGPD na área da saúde.

Como consultor, desde 2015, atendo empresas e instituições como iFood, Unicamp, Solinftec, Kantar Ibope Media, PamCary e a Prefeitura de São Paulo em projetos de dados, machine learning, nuvem e bancos de dados, além de treinamentos sob medida.

Sou autor do livro Data Processing and Modeling with Hadoop (BPB Publications, 2021), que trata de sistemas distribuídos, data lakes, modelagem dimensional e Data Vault, Data Mesh, segurança e governança. Fundei o canal Talk Sudoers, no YouTube, e a Liga Sudoers, e criei o Método Sudoers de treinamento, uma abordagem prática e progressiva para formar especialistas em dados, que já chegou a mais de 3.000 alunos pelo mundo, com cursos na Udemy e na EC-Council. Já palestrei no FISL e na Unicamp, publiquei na SQL Magazine e escrevo artigos técnicos no Medium.

Na Impacta, coordeno desde 2022 os MBAs Data Engineering & AI Data Platforms e Data Science, Advanced Analytics & Applied AI e leciono disciplinas como Big Data Architecture, Cloud Computing, Data Governance, DataOps, MLOps, NoSQL e Microservices Architecture. Na FGV EAESP, ensino como as organizações estruturam, operacionalizam e escalam soluções de dados e IA. Minhas aulas conectam arquitetura, DataOps e MLOps às decisões práticas de colocar dados e IA em produção.

Tenho certificações como Cloudera Administrator for Apache Hadoop, EDB PostgreSQL, LPI Linux, SUSE Linux Administrator, Red Hat JBoss, Oracle Java e ITIL Foundation, além de Applied Machine Learning in Python pela University of Michigan.

Principais tecnologias: Python, SQL, Databricks, MLflow, Apache Spark, Snowflake, Apache Airflow, PostgreSQL, AWS e GCP.

Formação

• MBA em Big Data (Data Science) – FIAP
• Bacharelado em Ciência da Computação – Univale
• Técnico em Informática – ETEIT