Daniel J. Santos

Tech Lead na BGmax Tecnologia desde março de 2025, responsável pela coordenação de equipe de sete desenvolvedores em sistema ERP e PDV multi-tenant desenvolvido em Django, atualmente em produção para aproximadamente dez grupos empresariais. O ingresso ocorreu diretamente em posição de liderança técnica, após cinco anos de autoestudo estruturado (2020–2025), tendo como base o portfólio público e os resultados mensuráveis obtidos em produção. Considerando três anos de Python em ambiente corporativo de produção somados ao período de autoestudo, totalizam-se aproximadamente oito anos de contato contínuo com a linguagem.

O sistema sob sua responsabilidade sustenta Apdex entre 0,97 e 0,99 (classificação "Excellent" no New Relic) sobre 45.322 transações semanais, taxa de erro de 0,025% em 48.336 transações mensais e p95 de 246 ms sob a totalidade das regras fiscais brasileiras (ICMS, ST, IPI, DIFAL, CFOP, CST e NCM). A contribuição individual registrada é de 4.138 commits em 17 meses, em monorepositório com cerca de 60 mil arquivos Python, 9 mil testes e 143 módulos. Metodologia de trabalho fundamentada em TDD e DDD, registro de decisões arquiteturais (ADR), testes-âncora de invariância O(1) — abordagem property-based aplicada a desempenho — e análise orientada a dados por meio de New Relic APM.

Tech Lead e Engenheiro de Software Backend at BGmax Tecnologia (2025-03 – Present)

Coordenação de equipe de sete desenvolvedores (dois plenos, quatro juniores e um estagiário) em sistema ERP e PDV multi-tenant desenvolvido em Django, atendendo aproximadamente dez grupos empresariais em produção;

a equipe inicial era composta por dois desenvolvedores juniores. Promoção de dois desenvolvedores do nível junior ao pleno mediante mentoria direta ao longo de dezessete meses. Delegação da operação cotidiana (mentoria contínua, implantação e esteira de desenvolvimento) à equipe, viabilizando atuação simultânea em projetos de consultoria corporativa sem prejuízo da liderança técnica.

• Apdex sustentado entre 0,97 e 0,99 sobre 45.322 transações em sete dias.
• Taxa de erro de 0,025% em 48.336 transações no período de trinta dias.
• Percentil 95 de tempo de resposta em 246 ms com aplicação integral das regras fiscais brasileiras.
• Redução do endpoint atualizar_cliente de 664 consultas por requisição para menos de cinco, mediante emprego de select_related, eliminando 18.656 comandos SELECT em sete dias. Causa-raiz não evidente: o método Municipio.__str__ acessava chave estrangeira a cada renderização de opção. Correção cirúrgica de treze inserções e seis remoções de linha.
• Redução do endpoint listar_local_items de 91 consultas por requisição para uma única, por meio de JOIN, eliminando aproximadamente 16.700 consultas diárias. Teste-âncora de invariância O(1) valida que a iteração de N itens executa o mesmo número de consultas que a iteração de um item.
• Migração do SESSION_ENGINE de banco de dados para cached_db, após análise comparativa documentada em ADR (durabilidade, política de eviction e volume de leituras), eliminando cerca de cinco mil consultas de sessão por dia sem risco de encerramento de sessões em reinicialização do Redis.
• Condução da migração arquitetural de sistema legado para monolito modular, com 80% de conclusão, adotando TDD e DDD; etapa subsequente prevista: separação do PDV em relação ao ERP.
• Documentação e operação de esteira Docker, Ansible e GitHub Actions sob o padrão build-once/promote (mesma imagem em desenvolvimento, homologação e produção), com invariantes rastreadas a incidentes reais.
• Manutenção de três ambientes em um mesmo servidor virtual privado, segregados por ponto de montagem, portas distintas de Gunicorn e arquivos de configuração próprios.

Consultor Sênior em Integração SAP e ETL Fiscal at BGmax Tecnologia (2025 – Present)

Consultoria sênior sob demanda para o Grupo RD (Drogaria São Paulo e Drogaria Pacheco), com atuação nas seguintes frentes:

• Migração PeopleSoft para SAP, com automação da extração de dados entre as plataformas (Master Data, MassMerce, LOF e RegInfo) por meio de rotinas em Python.
• Autoria de aplicação em Java com Spring Boot para análise sintática de arquivos SAF (Sistema de Arranjo de Pagamentos), processando mais de 500 mil linhas em poucos minutos em ambiente de cliente limitado a 50 MB de memória e duas threads. A versão inicial demandava 8 GB de memória, o que representa redução aproximada de 99%, obtida por processamento em blocos, indexação paralela e indexador próprio com busca em tempo constante.
• Autoria de aplicação em Java para envio de dados ao SAP mediante endpoint com token rotativo, dotada de mecanismo de semáforo para serialização de requisições POST e prevenção de sobreposição sob limite de trinta segundos.
• Consultoria sênior em integração fiscal (TAXONE) e em modelagem e integração de Data Warehouse.

Consultor de Arquitetura (pessoa jurídica) at ParkStrom / RDA (2026 – Present)

• Engajamento pontual de aproximadamente trinta horas como consultor de arquitetura para plataforma SaaS de energia e mobilidade elétrica automotiva, contemplando levantamento de necessidades do cliente e apresentação de alternativas arquiteturais com respectivos trade-offs para integração interna.

Tecnólogo em Desenvolvimento de Software in Análise de Sistemas de Computação – Centro Universitário FAM (2024-06 – 2026-07)

Formação complementar in Administração de servidores, Java, Python, Nginx, SSL, APIs, programação assíncrona e sistemas de filas – Autoestudo estruturado (2020 – 2025)