Cloud, DevOps e Engenharia de Dados

A maioria das equipes de engenharia esbarra na mesma parede duas vezes: primeiro quando a infraestrutura deixa de ser reproduzível, e depois quando os pipelines de dados deixam de ser confiáveis. Construímos a camada que resolve os dois problemas. Do lado da infraestrutura, isso significa módulos em Terraform ou OpenTofu que transformam o seu ambiente AWS, GCP ou Azure em código versionado, além de pipelines de CI/CD que automatizam o caminho do commit até a produção. Do lado dos dados, significa modelos em dbt, pipelines orientados por Airflow ou Kafka, e warehouses em Snowflake, BigQuery ou Databricks que entregam a analistas e aplicações downstream números em que realmente se pode confiar.

Esse trabalho é para equipes de engenharia que já passaram do primeiro protótipo — aquelas em que a configuração manual de servidores, deploys baseados em conhecimento tácito ou dashboards alimentados por planilhas se tornaram o gargalo. Uma startup em crescimento precisa de clusters Kubernetes com autoescalonamento e plataformas de desenvolvedor com caminhos padronizados, para que o ritmo de lançamentos não diminua à medida que a equipe cresce. Uma empresa afogada em exportações de múltiplas ferramentas desconectadas precisa de um lakehouse e de pipelines de ELT que substituam a manipulação manual de CSVs por transformações agendadas e testadas.

Tratamos infraestrutura e dados como uma única disciplina, não como duas entregas separadas — a plataforma e os dados que ela produz são construídos com o mesmo padrão de qualidade. O trabalho tem escopo definido e preço fechado, em vez de ser em aberto, de modo que o custo acompanha o resultado: construções de infraestrutura e CI/CD começam em $8,000, plataformas de dados completas e pipelines a partir de $25,000+.