Felipe Sewaybricker

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.

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