Gyovana Santos do Prado

Engenheira de Dados & IA — Human in the Loop

São Paulo, Brasil

Engenheira de Dados & IA com 9 anos em tecnologia, focada em construir pipelines de dados escaláveis e desenhar sistemas de IA onde o julgamento humano permanece no circuito. Especialista em dbt, BigQuery e GCP, com experiência prática construindo soluções baseadas em Claude — skills customizadas, servidores MCP e integrações de API — para clientes enterprise. À vontade tanto com stakeholders técnicos quanto de negócio, e reconhecida por liderar treinamentos internos e democratização de dados.

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Agora

atualizado 9 jul 2026

Feed

  1. Entregue

    Entreguei o motor por trás deste exato site: um portfólio bilíngue cujo conteúdo é curado automaticamente a partir de sessões reais de trabalho. Um hook de fim de sessão avalia cada sessão do Claude Code contra um rubric de relevância; quando algo passa na régua, é escrito em dois idiomas, sanitizado e commitado como rascunho que publica com um comando.

    Resultado: O site que você está lendo foi produzido por esse pipeline.

    Detalhe técnico

    Três componentes: um site estático em Astro (i18n EN/PT, feed/projetos/CV renderizados de JSON no build), um servidor MCP em Python expondo cinco tools (log_activity, review_and_publish, add_project, update_now, get_portfolio_state) que escrevem pela API de Contents do GitHub, e um hook de Stop que embute o rubric verbatim — mudar critérios não exige mudar código. A validação tem três camadas: JSON Schema, completude bilíngue (tradução faltando quebra o build, de propósito) e uma denylist local como retaguarda determinística atrás da sanitização por categoria do LLM.

    astromcppythonclaude-codei18n
  2. Aprendizado

    Primeiro uso em produção de scroll-driven animations do CSS: a linha do tempo deste feed se desenha conforme você rola, com zero JavaScript. O conceito de movimento do site — pulso, traço, respiração — precisava comunicar 'vivo' sem nenhuma biblioteca de animação.

    Resultado: A linha do feed se desenha no scroll em ~20 linhas de CSS; zero JS, zero bibliotecas.

    Detalhe técnico

    animation-timeline: view() mapeia o progresso de uma animação à posição do elemento no viewport — a borda da linha do tempo escala de 0 à altura total conforme cada entrada a cruza. Embrulhado em @supports para que navegadores sem suporte vejam só a borda estática, e desligado sob prefers-reduced-motion. O resto do sistema de movimento é um IntersectionObserver inline de ~30 linhas (reveal escalonado) atrás de uma classe html.js, então uma falha de JavaScript nunca deixa conteúdo escondido.

    cssscroll-driven-animationsprogressive-enhancement
  3. Decisão

    Meu portfólio precisava se atualizar sozinho sem virar um servidor pra manter. A decisão: sem CMS, sem banco de dados, sem backend — o conteúdo vive como JSON num repositório git, cada atualização é um commit, e o site é um build estático disparado por push. Uma branch drafts funciona como buffer obrigatório: a automação pode escrever, mas nada vai a público sem um merge humano.

    Resultado: Zero infraestrutura pra operar; toda mudança de conteúdo é auditável no histórico do git.

    Detalhe técnico

    Um par competente poderia razoavelmente ter escolhido um CMS headless ou uma API pequena. Git-como-banco-de-dados venceu em três frentes: histórico completo e rollback de graça, custo de infraestrutura zero, e um pipeline de deploy (push → rebuild) que hosts estáticos oferecem de fábrica. A branch drafts existe por confidencialidade, não relevância — trabalho de cliente nunca pode auto-publicar sem um olhar humano. Trade-off aceito: sem atualizações em tempo real, que um portfólio não precisa.

    architecturestatic-sitegitastro

Projetos

Portfólio Vivo

jul 2026 – atual

Um portfólio que se atualiza sozinho: um site estático em Astro cujo conteúdo é curado automaticamente a partir de sessões reais de trabalho, através de um pipeline de publicação via MCP.

Estudo de caso

O problema: sites pessoais envelhecem porque mantê-los atualizados é um trabalho que ninguém sustenta. A ideia: um hook de fim de sessão avalia cada sessão do Claude Code contra um rubric de relevância; quando o trabalho vale para o portfólio, um LLM o escreve em duas camadas (narrativa + técnica) e dois idiomas (EN/PT), sanitiza detalhes confidenciais de clientes por categoria e commita numa branch drafts. O dono publica com um comando. O site é um build estático — a 'vida' vem do pipeline de conteúdo, não de um servidor rodando. O git é o banco de dados: cada mudança é um commit, com histórico completo e custo de infra zero.

astrotypescriptpythonmcpclaude-codegithub-actions

Otimização de Pipeline Crítico (88% Mais Rápido)

jun 2023 – set 2023

Uma tabela materializada estava estourando timeout. Modularização e boas práticas de modelagem cortaram seu tempo de execução em até 88%.

Estudo de caso

Uma tabela materializada crítica havia crescido a ponto de estourar timeout. Quebrei a transformação monolítica em passos modulares e apliquei boas práticas de dbt, reduzindo o tempo de execução em até 88% e eliminando os timeouts. Também usei técnicas assistidas por IA (prompt engineering e in-context learning) para acelerar a investigação e validar as refatorações candidatas.

dbtbigquerysqlprompt-engineering

Modelagem de Jornada Multi-Desfecho em dbt

jan 2023 – jun 2023

Redesenhei um modelo de dados cuja forma original não conseguia representar múltiplos desfechos por jornada de usuário, usando conceitos de modelagem de data warehouse para torná-lo conciso e escalável.

Estudo de caso

O modelo existente assumia um único desfecho por jornada, o que quebrava à medida que o negócio precisava rastrear vários. Identifiquei a limitação estrutural e então propus e implementei um modelo dbt reestruturado, alinhado às regras de negócio — trocando uma forma rígida e difícil de estender por uma que permanece concisa conforme novos desfechos são adicionados.

dbtbigquerysql

Experiência

Engenheira de Dados & IA (Human in the Loop) · Supernova Labs

fev 2026 – atual

Remoto

Desenho e opero pipelines de dados e IA no GCP, construindo ferramentas baseadas em Claude que permitem aos modelos operar com o conhecimento, as regras e o contexto de cada cliente, mantendo o julgamento humano no circuito.

  • Desenho e opero pipelines de dados/IA no GCP (Cloud Functions, BigQuery), integrando APIs externas para alimentar contexto estruturado aos LLMs e processar as saídas antes do consumo final.
  • Construo skills reutilizáveis do Claude e servidores MCP (Model Context Protocol) customizados para Claude Code, Claude API e Claude Enterprise.
  • Entreguei um pipeline de analytics com IA para um grande cliente de fitness enterprise que lê respostas de pesquisa em escala, com validação e refinamento humanos mantidos no circuito.
  • Curo prompts e contexto para garantir saídas de LLM consistentes e prontas para produção, e traduzo necessidades de negócio em arquiteturas onde a IA acelera a entrega sem substituir o julgamento humano.

Engenheira de Dados (Pleno) · UOL EdTech

out 2022 – jan 2026

São Paulo, Brasil

Construí pipelines escaláveis com dbt Cloud, BigQuery e Looker, e liderei trabalhos de modelagem de dados e performance junto a iniciativas de democratização de dados.

  • Reestruturei modelos de dados para suportar múltiplos desfechos por jornada de usuário.
  • Otimizei uma tabela crítica, reduzindo o tempo de execução em 88%.
  • Contribuí em RFCs, revisões de solução e entrevistas com stakeholders.
  • Fiz o onboarding de contratações júnior e pleno e criei um canal interno de compartilhamento de conhecimento para democratização de dados.

Engenheira de Dados (Pleno) · Tenbu

dez 2021 – jul 2022

São Paulo, Brasil

Desenvolvi pipelines de ETL e soluções analíticas, apoiando squads do levantamento de requisitos à entrega.

  • Desenvolvi pipelines de ETL com IBM DataStage e desenhei workflows no Control-M.
  • Construí dashboards em Power BI e apoiei squads com levantamento de requisitos e entrega.

Desenvolvedora de Aplicações Associada & Estagiária BTP · IBM Brasil

ago 2019 – mai 2021

São Paulo, Brasil

Desenvolvi e mantive jobs de ETL e apoiei relatórios de BI em ambiente enterprise.

  • Desenvolvi e mantive jobs de ETL com IBM DataStage.
  • Produzi documentação técnica, gerenciei cubos OLAP e apoiei relatórios com IBM Cognos.

Habilidades

Linguagens & Frameworks
SQLPythonJinja
Dados & Cloud
dbt CloudBigQueryGCPCloud FunctionsGitHub Actions
Engenharia de IA & LLM
Claude APIClaude CodeClaude EnterpriseMCPClaude SkillsPrompt Engineering
BI & Visualização
LookerPower BIIBM Cognos
ETL & Orquestração
dbtIBM DataStageControl-MPrefect

Formação

Pós-graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial · PUC-RSnov 2023 – atual
Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas · UNASPabr 2018 – jun 2020
Ensino Médio com Técnico em Informática · ETEC Euro Albino de Souzafev 2015 – dez 2018

Certificações

dbt Learning Path · dbt Labsmai 2025
dbt Fundamentals · dbt Labsmai 2025
Refactoring SQL to Modularity · dbt Labsmai 2025
Big Data Foundations · IBMnov 2019
Python for Data Science · IBMout 2019

Idiomas

PortuguêsNativo
InglêsAvançado

Prêmios

1º lugar — Hackathon ABStartups (desafio universitário com foco em soluções inovadoras e orientadas a mercado) · ABStartups2019