Confiabilidade operacional
Idempotência, retries com backoff, timeouts e validação. Sistemas que falham de forma controlada e se recuperam sem intervenção manual.
Rastreabilidade completa
Logs JSON estruturados, trilhas de auditoria persistidas e evidências exportáveis. Cada decisão do sistema pode ser auditada retroativamente.
Integração real
APIs REST, webhooks, banco de dados, CSV/Excel. Projetos que se conectam a sistemas reais e entregam dados estruturados para consumo imediato.
Projetos demonstrativos com trilha auditável
5 projetos · 1 em desenvolvimento★ Destaque
Python 3.12
PostgreSQL
Pydantic v2
PostgreSQL
Pydantic v2
KYC Intake Automation
Documentos → Validação → Registro. Pipeline completo para onboarding regulatório com trilha de auditoria persistida e deduplicação por checksum.
- Validação determinística com regras configuráveis via JSON — sem alterar código
- Logs estruturados em JSON, prontos para observabilidade e auditoria (ELK / Datadog-ready)
- Trilha de auditoria em PostgreSQL — conformidade LGPD / BACEN
- Idempotência por checksum SHA-256 — sem reprocessamento de duplicatas
- Retry com backoff exponencial para falhas transitórias de banco
Produção
Python
CSV/OFX
CSV/OFX
Invoice & Payments Reconciliation
Conciliação automática de faturas, pagamentos e extratos com divergências rastreáveis e evidências exportáveis.
- Matching por chaves configuráveis + tolerâncias de valor
- Categorização automática de divergências com evidências
- Relatório final em CSV e JSON auditável por categoria
Operacional
n8n
Webhooks
Webhooks
n8n Ops Hub
Webhooks → Enriquecimento → CRM/Slack. Automações com deduplicação, rate-limit e reprocessamento controlado.
- Deduplicação por chave de evento com controle de idempotência
- Rate-limit, roteamento condicional e alertas de falha no Slack
- Reprocessamento controlado com log de cada tentativa
QA · Monitor
Playwright
CI/cron
CI/cron
Playwright Monitoring
Monitor de fluxos críticos com screenshots, trace e alerta quando UI/fluxo quebra em produção.
- Artifacts automáticos: screenshots + trace em cada falha
- Alertas via Slack/Email com evidências anexadas
- Execução agendada via cron ou pipeline de CI
Em dev.
Airflow
Docker
Docker
Data Ops Pipeline
Orquestração de rotinas com DAGs, retries, SLA e notificações. Deploy com Docker Compose.
- DAGs com SLA configurável, retries e alertas de atraso
- Deploy com Docker Compose — ambiente reproduzível
- Boas práticas de variáveis, secrets e separação de ambientes
Stack técnica
Tecnologias utilizadasLinguagem & Dados
Python 3.12
PostgreSQL
Pydantic v2
Pandas
CSV / OFX / JSON
Automação & RPA
n8n
BotCity RPA
Playwright
REST APIs
Webhooks
Infra & Deploy
Docker
Docker Compose
Airflow
GitHub Actions
cron / CI pipelines
Qualidade & Obs.
pytest
Logs JSON estruturados
Trilha de auditoria
Slack / Email alerts
Screenshots / Trace
Sobre
Perfil técnicoSou desenvolvedor focado em automação de processos financeiros e operacionais, com especial interesse em sistemas onde confiabilidade e rastreabilidade não são opcionais: fintechs, operações de pagamento e compliance.
Cada projeto que construo é projetado para evidenciar o que importa em ambientes de produção real: o que aconteceu, quando aconteceu e por quê. Logs estruturados, trilhas de auditoria e artefatos de execução são requisitos.
Minha abordagem é entender o problema, construir a solução e documentar cada decisão.
Perfil técnico
contrataçãoCLT ou PJ
modeloRemoto
nome PJRayzer Solutions Ltda.
localizaçãoRio de Janeiro · Brasil
nichoFintechs · Ops
idiomasEN (funcional) · PT (nativo)
Contato
Vamos conversar?E-mail
leonardo.swws@gmail.com
GitHub
github.com/rayzersolutions
LinkedIn
linkedin.com/in/leonardorayzer/
