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Rastreabilidade aqui não é relatório — é requisito de exportação.\n\nfazenda → frigorífico → contêiner\n→ porto → destino\n\npixel\n\n### Cadeia espacial\n\nNa MyCarbon, o rastro era de pixel e de polígono: CAR, PRODES e carbono do solo, fazenda por fazenda. Formatos cloud-native mudaram o que dá pra perguntar — e a que custo. [Ver o caso →](https://padata.pro/#mycarbon)\n\nfazenda → polígono (CAR) → sobreposição\n→ desmatamento → carbono do solo\n\ntransação\n\n### Cadeia de valor\n\nEm forense de blockchain, o rastro é de transação: endereço, salto, cluster, entidade. Grafo em escala, com a mesma pergunta de proveniência.\n\nendereço → salto → cluster\n→ entidade\n\nSão três domínios distintos com **o mesmo problema de engenharia**: ingerir muito, modelar bem e conseguir reconstruir a origem sob demanda. Modelagem dimensional, particionamento e linhagem não mudam de natureza quando o objeto passa de boi para pixel ou para transação — muda a cardinalidade.\n\n02 — Stack\n\n## O que uso, **por etapa**\n\nArquitetura de dados de ponta a ponta: medalhão em lakehouse, orquestrada e versionada. O que está em produção no dia a dia.\n\n01\n\n### Ingestão\n\n-   Python\n-   REST / APIs\n-   Batch & CDC\n\n02\n\n### Orquestração\n\n-   Apache Airflow\n-   Databricks Jobs\n-   Asset Bundles\n\n03\n\n### Processamento\n\n-   Apache Spark\n-   PySpark\n-   Databricks\n\n04\n\n### Armazenamento\n\n-   Delta Lake\n-   Azure Data Lake\n-   Unity Catalog\n\n05\n\n### Modelagem\n\n-   Kimball / star\n-   SCD Type 2\n-   SQL\n\no dado sai de uma origem e chega em **mais de 100 países** *volume, velocidade e variedade — a escala é o problema, não o detalhe*\n\n03 — Percurso\n\n## Onde **estive**\n\nset 2023 — hoje\n\n### Engenheiro de Dados / Plataforma\n\nMinerva Foods · remoto\n\nPlataforma de dados numa das maiores exportadoras de proteína do mundo — presente em mais de 100 países. Comecei pelo geoespacial — a base socioambiental da MyCarbon, a subsidiária de carbono do grupo ([ver o caso](https://padata.pro/#mycarbon)) — e depois assumi a plataforma. Em agosto de 2026 apresentei à liderança um ano de trabalho de plataforma organizado em **quatro frentes deliberadamente ordenadas**, sob uma tese: *a economia é consequência, não o objetivo. O que foi construído tornou o legado desnecessário* — desligar veio por último, não primeiro.\n\n**01**Substituir*motor próprio no lugar da orquestração legada*\n\n**02**Otimizar*o maior processo de replicação, redesenhado*\n\n**03**Separar*workspace próprio para Data Science*\n\n**04**Encerrar*desligar o legado com evidência*\n\nDatabricksAzureSparkAirflowUnity CatalogC# / .NETBicep\n\njul — nov 2023\n\n### Santander Coders — Engenharia de Dados\n\nAda · Santander Universidades\n\nPrograma intensivo de cinco meses em Big Data, Analytics Engineering e Engenharia de Dados.\n\n2022 — 2026\n\n### Sistemas de Informação (BTech)\n\nPUC-Campinas\n\nBacharelado em Tecnologia. Conclusão em dezembro de 2026.\n\n75 / 70.000taxa de 0,1%\n\nSelecionado entre **75 vagas** na trilha de Engenharia de Dados do Santander Coders 2023, de um universo de **mais de 70 mil candidatos**.\n\n04 — Trabalho\n\n## O que **construí**\n\nTrabalho de plataforma numa operação global de proteína, e um caso geoespacial anterior a ele. Os números de plataforma abaixo foram apresentados formalmente à liderança em agosto de 2026; o caso geoespacial é de 2023–24 e usa só fontes públicas.\n\n−73%custo da plataforma\n\nReduzi em **73%** o custo da maior operação de dados da plataforma — **−42% já nos dois primeiros meses**, antes de desligar qualquer sistema legado. No mesmo período, o volume atendido **cresceu**. Mesma entrega, mesma frequência, um terço do custo.\n\n### Custo de plataforma como problema de engenharia\n\nFinOps\n\nAssumi o custo da plataforma como responsabilidade de engenharia, não de planilha. Redesenhei o modelo de execução para que cada processo passasse a custar o que de fato consome, e construí a camada de governança que responde **quanto custa cada produto de dado e quem responde por ele** — pergunta que antes não tinha resposta confiável.\n\nO resultado sustentou uma apresentação formal à liderança. Mais importante que os números: decisão de corte deixou de ser palpite. Hoje ela parte de **evidência cruzada de sinais independentes** e separa custo medido de custo rateado em vez de somar os dois num número só.\n\n−42% em 2 meses−73% do picocusto por donoevidência cruzada\n\n### Base geoespacial socioambiental em escala\n\nPySpark · Mosaic · GDAL\n\nUma empresa de crédito de carbono precisa responder, para cada fazenda, perguntas que não estão em nenhum sistema próprio: sobrepõe terra indígena? unidade de conservação? houve desmatamento? qual o carbono do solo? As respostas estão espalhadas por **mais de vinte bases públicas**, cada uma com seu formato, sua projeção e sua frequência de atualização. Conduzi a ingestão dessas bases na **MyCarbon**, a subsidiária de carbono da Minerva — meu primeiro projeto lá (out/2023 a jan/2024).\n\nCada fonte virou um pipeline com cadência própria — do diário ao anual —, baixado por WFS ou HTTP, normalizado em **SIRGAS 2000**, com a geometria validada antes de gravar e lido em escala com o Mosaic no Spark. **O raster ensinou mais que o vetor**: 45 GB de altimetria não cabem num banco; cabem num storage, lidos sob demanda em formato cloud-native. É por isso que formato vem antes de ferramenta.\n\n#### Mosaic por dentro\n\nO Mosaic era uma extensão do Spark para geoespacial em escala, hoje arquivada. O desenho do próprio projeto tem três camadas:\n\n**Apresentação**exibição de geometria no notebook e mapas com Kepler.gl\n\n**Processamento**funções `ST_` de geometria (JTS), expressões do Spark com geração de código e indexação em grades (H3 ou BNG): polígonos e linhas são recortados nas células da grade, e o join espacial vira join por chave\n\n**Dados**leitura por GDAL/OGR — vetor em paralelo com `multi_read_ogr`, raster com `gdal` — e gravação em Delta Lake\n\nO núcleo é Scala; Python, R e SQL são camadas finas por cima. **Onde eu entrei:** usei a camada de dados e as funções de raster, enviei uma correção à documentação ([PR #444](https://github.com/databrickslabs/mosaic/pull/444)) e abri uma pergunta sobre mesclar tiles de raster em escala ([issue #489](https://github.com/databrickslabs/mosaic/issues/489)); um mantenedor explicou o comportamento do tile que eu relatei e o situou na versão 0.4.1. Foi ali que o desenho mostrou o limite que encontrei: mesclar tiles em memória não escala, e raster pertence ao storage, com um índice VRT, lido sob demanda. O sucessor, o [GeoBrix](https://github.com/databrickslabs/geobrix), documenta hoje esse caminho (COG e mosaicos VRT). O desenho de três camadas é o do [README do projeto](https://github.com/databrickslabs/mosaic), redesenhado aqui.\n\n20+ fontes públicasCAR dos 27 estadosPRODES dos 6 biomasSIRGAS 2000\n\n### Plataforma de Data Science entregue de ponta a ponta\n\nAzure · Databricks\n\nUm time inteiro de Data Science precisava sair de um ambiente compartilhado e passar a operar com autonomia — de custo, de configuração e de entrega. Entreguei a plataforma completa — rede isolada, ambiente de computação provisionado como código, e o mesmo padrão replicado entre desenvolvimento e produção. O que antes dependia de pedido e espera passou a ser provisionado pelo próprio time.\n\nPlataforma sem adoção é custo. Junto veio o que faz a adoção acontecer: pipeline de CI/CD, material de handoff e exemplos prontos, para o time operar no padrão desde o primeiro dia — a maioria nunca tinha trabalhado assim. **Hoje respondo pelo ambiente como referência técnica**: mantenho o padrão, acompanho o que entra e garanto que a plataforma continue coerente à medida que o time cresce.\n\nplataforma completadev e produçãoCI/CDreferência técnica do ambiente\n\n### Substituição e encerramento de um ambiente legado\n\nPython · C#\n\nA área dependia de **mais de mil pipelines** presas dentro de uma ferramenta visual — sem versionamento, sem revisão, sem custo rastreável. Construí o motor que as substituiu e conduzi a migração inteira **sem um único incidente de dado**.\n\nSó com o legado já substituído é que ele pôde ser desligado — a ordem importa, e foi ela que tornou o desligamento uma consequência em vez de um risco. Estabeleci um método de decisão apoiado em **evidência cruzada de quatro fontes independentes**, em vez de inventário declarado, e conduzi o encerramento em ondas com verificação automática antes de cada lote. **Cerca de 89% da carga histórica do ambiente antigo saiu do ar** sem quebrar consumidor.\n\n+1.000 pipelines migradas−89% da carga legadasem incidente\n\n### Orquestração como produto interno\n\nApache Airflow\n\nA orquestração vivia dentro de uma ferramenta visual em nuvem: cada pipeline era uma configuração clicada, sem versionamento, sem revisão e sem reaproveitamento entre uma fonte e outra. Construí a camada que substituiu isso — orquestração em Airflow onde **o pipeline nasce de configuração, não de tela**.\n\nDescrever a fonte passou a bastar: o pipeline é gerado, entra no Git e é revisado como qualquer outra mudança de software. Adicionar uma fonte deixou de custar tempo de engenharia, e o conhecimento parou de ficar preso em quem clicou. Respondo por **93 a 100% do código vivo** dessa camada. **É a diferença entre entregar pipelines e entregar a capacidade de criá-los.**\n\n93–100% do código vivoversionado e revisado em Git\n\n### Modelagem dimensional em que o negócio confia\n\nKimball · SQL\n\nModelo dimensional existe para que a área de negócio confie no número sem precisar saber de onde ele veio. Trabalho com **dimensões que preservam histórico** e fatos padronizados sob um contrato único do domínio — o que permite reorganizar um domínio inteiro sem quebrar quem já dependia daquele dado.\n\n**A validação vem antes da publicação, não depois.** Nada entra no ar sem reconciliar contra a base de produção — e é isso que torna possível mexer em dado que já está em uso sem pedir que ninguém confie na promessa.\n\nreconciliação antes de publicarSCD Type 2contrato único de domínio\n\n05 — Formação\n\n## Credenciais e **certificações**\n\n**Santander Coders — Engenharia de Dados***Ada · Santander Universidades · 5 meses*\n\nnov 2023\n\n**Apache Airflow Fundamentals***Astronomer*\n\njun 2023\n\n**Engenheiro de Dados Cloud — 148h***XP Inc. 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  "fullPageMarkdown": "Patrick Leite — Engenheiro de Dados e de Plataforma de Dados\n\nCampinas, SP · Brasil\n\n# Patrick Leite\n\nPatrick Pimentel Corrêa Leite\n\nEngenheiro de Dados & Engenheiro de Plataforma de Dados\n\nData Engineer & Data Platform Engineer\n\nConstruo plataformas de dados que sustentam decisão — da ingestão ao modelo dimensional. 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Em agosto de 2026 apresentei à liderança um ano de trabalho de plataforma organizado em **quatro frentes deliberadamente ordenadas**, sob uma tese: *a economia é consequência, não o objetivo. O que foi construído tornou o legado desnecessário* — desligar veio por último, não primeiro.\n\n**01**Substituir*motor próprio no lugar da orquestração legada*\n\n**02**Otimizar*o maior processo de replicação, redesenhado*\n\n**03**Separar*workspace próprio para Data Science*\n\n**04**Encerrar*desligar o legado com evidência*\n\nDatabricksAzureSparkAirflowUnity CatalogC# / .NETBicep\n\njul — nov 2023\n\n### Santander Coders — Engenharia de Dados\n\nAda · Santander Universidades\n\nPrograma intensivo de cinco meses em Big Data, Analytics Engineering e Engenharia de Dados.\n\n2022 — 2026\n\n### Sistemas de Informação (BTech)\n\nPUC-Campinas\n\nBacharelado em Tecnologia. 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Redesenhei o modelo de execução para que cada processo passasse a custar o que de fato consome, e construí a camada de governança que responde **quanto custa cada produto de dado e quem responde por ele** — pergunta que antes não tinha resposta confiável.\n\nO resultado sustentou uma apresentação formal à liderança. Mais importante que os números: decisão de corte deixou de ser palpite. Hoje ela parte de **evidência cruzada de sinais independentes** e separa custo medido de custo rateado em vez de somar os dois num número só.\n\n−42% em 2 meses−73% do picocusto por donoevidência cruzada\n\n### Base geoespacial socioambiental em escalaPySpark · Mosaic · GDAL\n\nUma empresa de crédito de carbono precisa responder, para cada fazenda, perguntas que não estão em nenhum sistema próprio: sobrepõe terra indígena? unidade de conservação? houve desmatamento? qual o carbono do solo? As respostas estão espalhadas por **mais de vinte bases públicas**, cada uma com seu formato, sua projeção e sua frequência de atualização. Conduzi a ingestão dessas bases na **MyCarbon**, a subsidiária de carbono da Minerva — meu primeiro projeto lá (out/2023 a jan/2024).\n\nCada fonte virou um pipeline com cadência própria — do diário ao anual —, baixado por WFS ou HTTP, normalizado em **SIRGAS 2000**, com a geometria validada antes de gravar e lido em escala com o Mosaic no Spark. **O raster ensinou mais que o vetor**: 45 GB de altimetria não cabem num banco; cabem num storage, lidos sob demanda em formato cloud-native. É por isso que formato vem antes de ferramenta.\n\n#### Mosaic por dentro\n\nO Mosaic era uma extensão do Spark para geoespacial em escala, hoje arquivada. 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No GitHub estão estudos, faculdade e experimentos — incluindo [dbt-taxi-analytics](https://github.com/RickLeite/dbt-taxi-analytics), [Brain-tumor-detection](https://github.com/RickLeite/Brain-tumor-detection) (redes convolucionais sobre imagem de ressonância) e [DataEngJourney](https://github.com/RickLeite/DataEngJourney).\n\n[Ver todos os repositórios →](https://padata.pro/github)\n\n05 — Formação## Credenciais e **certificações**\n\n**Santander Coders — Engenharia de Dados***Ada · Santander Universidades · 5 meses*\n\nnov 2023\n\n**Apache Airflow Fundamentals***Astronomer*\n\njun 2023\n\n**Engenheiro de Dados Cloud — 148h***XP Inc. Educação · IGTI*\n\nmai 2023\n\n**Introduction to Machine Learning***Duke University · PyTorch*\n\njul 2021\n\n**Cybersecurity Fundamentals***IBM*\n\njun 2021\n\n**Inglês — nível avançado***leitura técnica e conversação*\n\n—\n\n06 — Radar## O que estou **acompanhando**\n\nOnde minha atenção está agora, em ordem de prioridade. Destacado, o que estou acompanhando de perto.\n\n### Lakehouse\n\n-   Cube *— camada semântica para agentes*\n-   RisingWave *— SQL sobre streaming*\n-   DuckDB *— escrita em Iceberg*\n\n### Geoespacial\n\n-   GeoBrix *— sucessor do Mosaic, que usei na MyCarbon*\n-   CARTO *— geo dentro do warehouse*\n\n### Rastreabilidade\n\n-   TRM Labs *— forense de blockchain*\n-   ar.io *— permanência de dados*\n\n### Pessoas que leio\n\n-   **Simon Späti** *padrões de projeto em engenharia de dados* [ssp.sh](https://www.ssp.sh/)[LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/sspaeti/)\n-   **Matt Forrest** *geoespacial em escala* [forrest.nyc](https://forrest.nyc/)[LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/mbforr)\n-   **Andrew Jones** *data contracts* [andrew-jones.com](https://andrew-jones.com/)[data-contracts.com](https://data-contracts.com/)\n-   **Bartosz Konieczny** *qualidade de dados em Spark e Databricks* [waitingforcode.com](https://www.waitingforcode.com/)\n\n07 — Contato## Vamos **conversar**\n\nAberto a conversas sobre engenharia de dados, lakehouse, geoespacial e rastreabilidade de cadeias.\n\n[LinkedIn → (abre em nova aba)](https://www.linkedin.com/in/patrickpcleite/) [GitHub → (abre em nova aba)](https://github.com/RickLeite)\n",
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  "llmsTxtPreview": "# padata.pro\n\n> Engenheiro de Dados e de Plataforma de Dados na Minerva Foods. Databricks, Azure, Spark e Airflow em produção. Rastreabilidade de cadeias, dados geoespaciais e modelagem dimensional.\n\n## Main\n- [Patrick Leite — Data Engineer & Data Platform Engineer](https://padata.pro): Patrick Pimentel Corrêa Leite — Engenheiro de Dados e de Plataforma de Dados na Minerva Foods. Databricks, Spark, Airfl…\n- [padata.pro](https://padata.pro/)\n- [PT / EN — trocar idioma](https://padata.pro/en/)\n- [LinkedIn](https://padata.pro/linkedin)\n- [GitHub](https://padata.pro/github)\n\n",
  "llmsTxtExisting": "# Patrick Pimentel Corrêa Leite (Patrick Leite)\n\n> Engenheiro de Dados e Engenheiro de Plataforma de Dados na Minerva Foods, em\n> Campinas/SP, Brasil. Constrói plataformas de dados em Databricks e Azure para\n> rastreabilidade de cadeias físicas — da fazenda ao contêiner, ao porto, a mais de\n> 100 países. Data Engineer & Data Platform Engineer, aberto a posições remotas e\n> internacionais.\n\nNome completo: Patrick Pimentel Corrêa Leite. Também conhecido como Patrick Leite.\nIdiomas: português (nativo) e inglês (avançado).\n\n## Páginas\n\n- [padata.pro — versão em português](https://padata.pro/): portfólio completo. Trajetória,\n  stack, arquitetura de dados de ponta a ponta, projetos e formação.\n- [padata.pro/en — English version](https://padata.pro/en/): the same portfolio in English,\n  with its own canonical URL.\n- [Versão em Markdown (português)](https://padata.pro/index.html.md): o mesmo conteúdo da\n  página, sem HTML, para leitura por agentes e modelos.\n- [Markdown version (English)](https://padata.pro/en/index.html.md): the same content as\n  the English page, without HTML, for agents and models.\n- [Card social](https://padata.pro/og.png): imagem 1200×630 usada na pré-visualização de link.\n\n## Para agentes\n\nEste é um site estático de portfólio: não tem API, servidor MCP, agente A2A, login, formulário\nnem ferramenta para chamar. Leia, resuma e cite à vontade (busca, entrada de IA e treino\npermitidos); não há nada a autenticar nem a operar.\n\n- [Política para agentes](https://padata.pro/agents.md): o que é permitido, o que o site não tem e\n  como atribuir.\n- [Skill do perfil](https://padata.pro/.well-known/agent-skills/padata-profile/SKILL.md): como responder\n  perguntas sobre o Patrick a partir deste site, com a identidade completa para evitar homônimos.\n- [Índice de skills](https://padata.pro/.well-known/agent-skills/index.json): a skill acima, no formato\n  do Agent Skills Discovery (v0.2.0), com o sha256 do arquivo.\n- [Catálogo ARD](https://padata.pro/.well-known/ard.json): a mesma skill, no formato do Agentic\n  Resource Discovery (agenticresourcediscovery.org). Cópia idêntica em\n  [ai-catalog.json](https://padata.pro/.well-known/ai-catalog.json), o caminho do predecessor.\n\n## O que ele faz\n\n- [Arquitetura de dados](https://padata.pro/#stack): ingestão, lakehouse em arquitetura\n  medalhão (bronze/prata/ouro), modelagem dimensional e camada de consumo.\n- [Plataforma de dados](https://padata.pro/#projetos): entrega a capacidade de criar\n  pipelines, não só pipelines. Ambiente de computação provisionado como código.\n- [FinOps](https://padata.pro/#projetos): reduziu em 73% o custo da maior operação de dados\n  da plataforma, com o volume atendido crescendo no mesmo período.\n- [Migração de legado](https://padata.pro/#projetos): mais de mil pipelines migradas de\n  ferramenta visual em nuvem para orquestração declarativa.\n- [Base geoespacial socioambiental (MyCarbon)](https://padata.pro/#mycarbon): ingestão de mais de vinte\n  bases públicas brasileiras (CAR dos 27 estados, PRODES dos 6 biomas, FUNAI, INCRA, ICMBio, SIGEF…) em\n  PySpark com Mosaic e GDAL, normalizadas em SIRGAS 2000. Raster no storage, com índice VRT, e não em\n  banco. Traz o descritivo da arquitetura do Mosaic em três camadas e o rastro público do autor no\n  projeto (PR #444 e issue #489 no repositório databrickslabs/mosaic).\n- [Trajetória](https://padata.pro/#percurso): linha do tempo profissional e acadêmica.\n- [Formação e credenciais](https://padata.pro/#credenciais): PUC-Campinas, Santander Coders\n  (Ada), XP Inc. Educação · IGTI, Astronomer, Duke University, IBM.\n\n## Tecnologias\n\nDatabricks · Apache Spark / PySpark · Apache Airflow · Microsoft Azure · Azure Data Lake ·\nDelta Lake · Unity Catalog · SQL · Python · C# / .NET · Bicep · Docker · Infrastructure as\nCode · Modelagem dimensional (Kimball, SCD Tipo 2) · Lakehouse · Arquitetura medalhão ·\nETL/ELT · Governança e linhagem de dados · FinOps · CI/CD · dados geoespaciais vetoriais e\nraster em formatos cloud-native · Mosaic (Databricks Labs) · GDAL/OGR · GeoPandas · SIRGAS 2000.\n\n## Perfis\n\n- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/patrickpcleite/): perfil profissional.\n- [GitHub](https://github.com/RickLeite): repositórios públicos.\n\n## Opcional\n\n- [Dados estruturados](https://padata.pro/): JSON-LD schema.org no `<head>` da página —\n  `Person`, `WebSite` e `ProfilePage` ligados por `@id`, com `knowsAbout` em PT e EN.\n- [Sitemap](https://padata.pro/sitemap.xml): as duas URLs canônicas com `hreflang`.\n- [robots.txt](https://padata.pro/robots.txt): tudo liberado, agentes de IA nomeados.\n- [Contato de segurança](https://padata.pro/.well-known/security.txt): RFC 9116.",
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          "code": "# Mechanism 2: serve .md alongside .html\n# Hugo: place page.md in /static/ — built unchanged\n# Jekyll: drop page.md in /assets/ — copied as-is\n# Astro: src/pages/page.md.ts that exports a GET returning markdown\n\n# Then advertise with mechanism 3 in <head>:\n#   <link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">"
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API를 사용하여 프로그래밍 방식으로 가져올 수 있습니다 (곧 출시)