Nossos Pilares

Engenharia de Dados

É a disciplina que serve como base para a análise e ciência dos dados. Assim como uma construção civil, sem bons pilares e fundamentos, toda a beleza do design do projeto não se sustenta.

Para tal, utilizamos todos os conceitos de Engenharia de Software, Sistemas Distribuídos e Computação em Nuvem para construir bases sólidas para o desenvolvimento Soluções Analíticas e de Aprendizado de Máquina.


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Ciência de Dados

A Ciência dos Dados emergiu como grande fator de mudança nas empresas nos últimos anos. O seu principal catalisador é a mudança de mentalidade das empresas no sentido de tomar decisões com base em dados, não mais em opiniões e deduções.

Além do hype, Data Science se resume ao uso de diversas técnicas de Experimentação aliadas a teoria de Estatística e Probabilidade, para se resolver problemas do mundo real por meio do uso de computadores e máquinas.


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Allan Sene - Principal Data Engineer


É Engenheiro de Dados com mais de 10 anos de experiência em software. Começou seu caminho no mundo dos dados em 2010, fazendo pipelines de transformação de dados genéticos e teve passagens por diversas empresas e startups de tecnologia.

É co-fundador do Data Hackers, maior comunidade brasileira de profissionais e entusiastas de Data Science e participa ativamente de outras comunidades, palestrando e organizando eventos.

Teve passagens pelos cursos de Ciência da Computação e Estatística na UFMG e tem vasta experiência em sistemas distribuídos e arquitetura de software.



Vinícius Coimbra - Data Product Manager


É Data Architect e Product Manager especializado em dados e arquiteturas de BI, trabalhando há 15 anos com sistemas web de alto volume e impacto focados em processos ágeis. Passou 4 anos trabalhando no Ministério da Educação, onde pode fazer parte e ajudar a construir sua primeira equipe de BI, trabalhando na arquitetura de sistemas críticos como FIES, PROUNI, ENEM, PRONATEC, SISTEC, PRESENÇA entre outros mais de 30 sistemas.

Foi Head of Data Science & Analytics e Head of Product na MaxMilhas , empresa que foi Startup do Ano de 2017 pela ABStartups e palestrou em eventos nacionais de produto e dados.

Com passagens em cursos de Design e Biblioteconomia, é formado em Sistemas de Informação e possui certificações de CSPO, Oracle SQL, Elastic Developer e Operations.



Aleksander Luiz - Platform Engineer

Engenheiro de Plataforma e DevOps com forte experiência hands-on em infraestruturas cloud e baremetal. Começou sua trajetória profissional em 2012, trabalhando no desenvolvimento de servidores de e-mail escaláveis que suportavam 100k de mensagens por hora em uma infraestrutura baremetal.

Bacharel em Ciência da Computação pela UFMG, teve passagens por empresas de diversos segmentos, desenvolvendo plataformas orientadas a micro-serviços e de pipelines de ingestão e transformação de dados. Domina conceitos como infraestrutura como código, configuração distribuída de servidores, monitoramento de serviços em tempo real, gerenciamento de performance, orquestração de recursos e planos de contingência para falhas críticas.



Fram Souza - Cloud Solutions Architect


Especialista em TI e evangelista Elasticsearch. Possui grande conhecimento em Arquitetura de Cloud, tanto quanto Infraestrutura Baremetal. Começou sua trajetória profissionalmente em 2012, já tendo atuado em projetos em empresas como MaxMilhas, Unimed e Nextel e atualmente é focada full time em arquiteturas cloud e a projetos Big Data na nuvem.

É formada em Redes de computadores, e possui certificações Linux, AWS Solutions Architect e Elasticsearch Operations.



Eugênio Rezende - Data Scientist


É Cientista de Dados, com expertise nas áreas de Modelagem Matemática, Otimização, Aprendizado de Máquina e Estatística, possuindo diversos cursos de especialização em Machine Learning e Análise de Dados.

É Bacharel em Matemática Computacional pela UFMG, onde participou de projetos de pesquisa e competições internacionais, como o iGEM: International Genetically Engineered Machine Competition, no qual trabalhou com modelagem e estimação de distribuição de dados genéticos.