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🎂 25/01/2000 | 🕒 25 anos | 💼 Sênior | 🌐 jhonatan.sbs| 📧 jhonatan321e@gmail.com| 📞 +55 11 98256-3043 | 📍 São Paulo, BR | 💻 disponível
Desenvolvo soluções tecnológicas focadas em automação de processos, Business Intelligence e desenvolvimento web, utilizando HTML, CSS e JavaScript. Também aplico conceitos de UX/UI, análise de dados e integração com APIs para criar dashboards, sistemas operacionais e ferramentas estratégicas que apoiam a tomada de decisão baseada em dados.
Desenvolvi pipelines de ingestão incremental conectando a API do Zendesk ao Snowflake, extraindo audits e eventos de tickets de múltiplos canais (chat, social media, native messaging Web, Email). Modelei dados conversacionais em camadas bruto, tratado e analítico com lógica de deduplicação, detecção de novos tickets vs. atualizações, retry automático em falhas de API e orquestração de scripts via subprocess. A solução alimenta dashboards de Customer Support Intelligence com visibilidade omnichannel para tomada de decisão em tempo D-1 . O diferencial está na camada de eventos cada ação dentro de um ticket mudança de status, atribuição de agente, comentário, resposta automática ou interação por canal. é capturada individualmente como um evento rastreável, permitindo reconstruir a linha do tempo completa.A solução inclui lógica incremental inteligente (novo ticket vs. atualização vs. já sincronizado).
Desenvolvi pipeline de ingestão de protocolos regulatórios do PROCON via API Azure, com coleta mensal paginada desde 2025, deduplicação por protocolo, normalização de timestamps complexos via SQL e carga incremental no Snowflake usando staging table garantindo rastreabilidade e conformidade dos dados regulatórios.
Desenvolvi pipeline completo de ingestão de tickets do Reclame Aqui via API HugMe, com paginação automática, flatten de JSON aninhado, carga incremental no Snowflake e publicação automática no Google Sheets — com sistema de retry, auto-reinicialização por falha SSL/rede e controle de progresso persistido direto no Snowflake.
Desenvolvi um UserScript que injeta um sistema de notificações e timer visual no Zendesk, com indicadores de cor progressivos (branco → amarelo → vermelho) baseados no tempo de espera do cliente, HUD flutuante e alertas no título da aba — zero latência, zero infraestrutura.
Desenvolvi pipeline completo com integração à API do Zendesk, processamento automatizado em Python e dashboard interativo com métricas ao vivo, análise de sentimentos e visibilidade por agente, grupo e canal.
Introduzi esse mecanismo para poder entender como que está as nossas entregas de Target e buscar entender o que aconteceu para não atingir o resultado E classificar com Farol de qualidade
Utilizei o jira como mecanismo para demandas internas e externas com o objetivo de Acompanhar tickets e semanalmente acompanho as entregas
Contribuí para o desenvolvimento e acompanhamento de indicadores chave como: gestão de tempo e produtividade (unidades produzidas e tempo gasto), utilização , ociosidade e Volume hora a hora. Também monitorei o tempo do primeiro e último bip, o tempo de refeitório, SLA entre tarefas, ETD e o tempo de saída do caminhão até a portaria
Desenvolvi uma calculadora que mede a produtividade por hora, identificando períodos de ociosidade. Ela calcula quantas unidades a pessoa precisa produzir a mais para compensar o tempo perdido ou, ao contrário, quanto tempo ela poderia reduzir de trabalho, aumentando a produção para atingir a meta estabelecida.
Tanto na Amazon como no Mercado Livre é desenvolvi metodologias para descobrir Quais são as áreas quais são os times quais são as pessoas que mais acessam os dashboard desenvolvidos.
Utilizei 17 pontos para Chromeboxes,rede, TV Para usdo de um microserviço Docker Xibo no Linux para exibir nas esteiras do Mercado Livre informações sobre produtos parados em picking, não processados para packing e pendentes com base no horário de corte. O objetivo foi reduzir o tempo gasto e melhorar a visibilidade e experiência dos processos de canalização e flow rack.
O Cascading foi desenvolvido para dar visibilidade à avaliação de desempenho dos líderes no Mercado Livre, com base no resultado dos seus indicadores. Aplicado a gerentes, supervisores e team leaders, a metodologia analisa 4 pilares: safety, people, operation e quality, totalizando 14 KPIs. Cada KPI é avaliado de 1 a 3 pontos (abaixo, atende, supera), e os pilares recebem uma média ponderada (0.20 no semestre e 0.30 no final do ano). A soma dos pilares determina o resultado total, que serve para definir quem será promovido.
Um dos meus melhores trabalhos foi a criação de um sistema de indicadores superdinâmico, atualizado três vezes ao dia, para os três turnos diferentes. Ele traz resultados diários, mensais e trimestrais, para picking packing, atrelamento e multi warehouse são mais de 60 KPI de produtividade. além de permitir comparações entre os turnos no mesmo local. O mais interessante é poder acompanhar os recordes semanais, sempre surpreendendo com a evolução dos resultados e contando uma historia atualizada.
O projeto de WhatsApp foi interessante porque, no Mercado Livre, a principal forma de comunicação interna era via WhatsApp. Criei um mecanismo usando Google Apps Script para ler e-mails, criptografar imagens e enviá-las para um servidor de armazenamento. Com a API Twilio, automatizei os disparos no WhatsApp, eliminando o trabalho manual repetitivo de tirar prints da tela para gerar relatórios.
O Mantra foi um mecanismo que criei para entender o que acontecia entre turnos. Os textos de justificativas eram longos e difíceis de comparar, então usei machine learning para identificar padrões e palavras em comum entre os relatos dos três turnos. Isso me permitiu conectar a jornada dos turnos (manhã, tarde e noite), encontrar causas compartilhadas de problemas e entender quais planos de ação funcionavam melhor. Com meu código de análise, consegui metrificar o desempenho e apontar semanalmente qual turno estava se destacando.
No projeto Bikcraft eu trabalhei no desenvolvimento completo do HTML, CSS e JavaScript do site, além do UX/UI Designer pelo Figma.
Implementei um controle para monitorar tickets de FBA, substituindo o controle via Quip por um sistema de métricas em WBR e MBR.
Lidou com desafios significativos relacionados à quebra de Launch, Outputs, Inputs e atualizações de tabelas, especialmente com o fim da allow list.
Implementei um controle para marcar office hours, economizando tempo e melhorando a eficiência. Forneci 264 office hours em 292 dias, me tornando a pessoa mais ativa em FBA, melhorando a disponibilidade para a equipe.
Utilizei Ontime Para organizar o tempo de slides e o tempo que seria de apresentação de cada area e seus principais indicadores.
Introduzi a ferramenta Pyramid no FBA para rastrear escalonavelmente o status dos jobs, permitindo correções rápidas de erros.
Estudante de Sistema da Informação (bacharel - 4º periodo) | A realizar práticas de HTML5, CSS3, UX e UI design básico | A iniciar os estudos aprofundados sobre JS ES6+.