Desenvolvedor Sênior | MLOps & Data Science

Especialista em Inteligência Artificial e Machine Learning com foco em soluções de produção escaláveis e automatizadas.

Desenvolvedor com sólida experiência em projetos de Inteligência Artificial utilizando Python, com foco em práticas de MLOps. Especializado na automação de pipelines de machine learning, versionamento de dados e modelos, e integração contínua com CI/CD.

Proficiente em bibliotecas como Pandas, GeoPandas, Scikit-learn e FastAPI, aplicadas ao tratamento de dados geoespaciais e à construção de APIs para entrega de modelos em produção.

• Telefone: (11) 98537-7430
• Email: [email protected]
• LinkedIn: linkedin.com/in/rodrigobroslavschi
• Localização: Salto de Pirapora, São Paulo

Faculdade de Informática e Administração Paulista (FIAP)
2024 - 2025

Universidade Nove de Julho (UNINOVE)
2015 - 2019

2024 - Presente

• Processamento e análise de dados geoespaciais com GeoPandas, PostGIS e Rasterio
• Desenvolvimento de APIs RESTful de alta performance com FastAPI para disponibilizar modelos de machine learning
• Implementação de modelos de ML voltados à análise e predição de eventos meteorológicos
• Práticas de MLOps com MLflow, Windmill, DVC e pipelines CI/CD utilizando GitHub Actions e Docker

2019 - 2024

• Manutenção de sistemas críticos de controle de tráfego aéreo
• Desenvolvimento de ferramentas e softwares robustos em Python
• Tratamento e análise de dados geográficos para calibração precisa do sistema de controle de tráfego aéreo

Pipeline MLOps completo para automatizar a coleta, processamento e modelagem de dados meteorológicos, com foco na predição de chuvas. Implementação de versionamento de dados, rastreamento de experimentos e deployment automatizado.

Tecnologias: Python, MLflow, DVC, FastAPI, Docker, GitHub Actions

Pipeline MLOps voltado à predição de pragas agrícolas, integrando dados climáticos e geoespaciais com versionamento de dados e monitoramento contínuo dos modelos em produção.

Tecnologias: Python, GeoPandas, Scikit-learn, MLflow, DVC, Windmill

Linguagens & Frameworks

• Python (Pandas, GeoPandas, Scikit-learn)
• FastAPI
• SQL / PostGIS

MLOps & DevOps

• Git, DVC, MLflow
• Docker
• CI/CD (GitHub Actions)
• Windmill (orquestração de workflows)

Cloud & Infraestrutura

• Cloud Computing
• Linux

Análise de Dados

• Machine Learning
• Dados Geoespaciais
• Rasterio
• QGIS

• Pipeline de Machine Learning (MLOps)
• Análise e Processamento de Dados Geoespaciais
• Desenvolvimento de APIs REST
• Automação e Orquestração de Workflows
• Modelos Preditivos (Meteorologia e Agricultura)
• Versionamento de Dados e Modelos
• Integração e Deploy Contínuo