Felipe Sewaybricker

Engenheiro de Dados e Arquiteto Splunk, focado em observabilidade e alta disponibilidade. Experiência em pipelines ETL com Python, Spark, Databricks, Airflow e Snowflake, além de soluções de entrega com Microsoft Fabric e Power BI. Vivência em infraestruturas Kubernetes, AWS, Azure e OCI.

Data Engineer at PagBank (2024-06 – Present)

• Arquitetei e sustentei ambiente Splunk de hiperescala (>25TB/dia), otimizando o clustering de indexadores e camadas de armazenamento via SmartStore (OCI) para garantir performance e eficiência de custos.
• Liderança de POCs com OpenTelemetry, ClickHouse e VictoriaLogs para modernização do stack de observabilidade.
• Desenvolvi e escalei pipelines de ETL complexos utilizando Python, PySpark e Databricks, garantindo a integridade e disponibilidade de grandes volumes de dados.
• Implementei soluções de integração e modelagem utilizando Microsoft Fabric, otimizando fluxos de dados de ponta a ponta.
• Atuei como Subject Matter Expert (SME) e evangelista interno, ministrando workshops e treinamentos técnicos avançados de Splunk e engenharia de dados, elevando a proficiência técnica de times multidisciplinares.

SIEM Engineer at Accenture (2020-04 – 2024-04)

• Atuei como Tech Lead para três squads de engenharia distribuídos entre Brasil, EUA e Irlanda, coordenando decisões arquiteturais, planejamento de sprints e padrões de logs.
• Desenvolvi estratégias avançadas de SIEM e EDR em parceria com o Blue Team, implementando e tunando mais de 450 alertas de alta fidelidade utilizando Splunk Enterprise Security, Microsoft Sentinel e CrowdStrike.
• Arquitetei soluções de dados e infraestruturas cloud-native em AWS e Azure, com orquestração de containers via Kubernetes.
• Implementei e otimizei camadas de dados e analytics utilizando Snowflake, garantindo resiliência e alta performance em ambientes de grande escala.

Splunk Data Engineer at UOL (2015-05 – 2020-04)

• Arquitetei e gerenciei pipelines de ingestão de dados de alto volume, processando mais de 4TB de logs diariamente no Splunk, garantindo performance ideal de busca, saúde do clustering de indexadores e disponibilidade de dados para operações críticas.
• Liderei a migração de ferramentas de monitoramento legadas e dispersas para um ecossistema Splunk centralizado, eliminando silos de dados e estabelecendo uma estratégia unificada de observabilidade na organização.
• Apliquei padrões de governança de dados ao projetar regras robustas de normalização e parsing de logs (conformidade com CIM), garantindo a consistência dos dados e permitindo correlações interdepartamentais precisas.
• Desenvolvi automações customizadas em Python para monitorar a saúde dos pipelines e higienizar fluxos de dados, resolvendo gargalos de ingestão de forma proativa em um ambiente de múltiplos terabytes.
• Projetei e ministrei workshops técnicos sobre melhores práticas de Splunk e SPL (Search Processing Language), capacitando equipes de engenharia para realizar troubleshooting de autoatendimento e fomentando uma cultura orientada a dados.

MBA in Engenharia de Dados – FIAP (2019 – 2023)

Bacharelado in Ciências da Computação – Anhanguera (2008 – 2012)