Skip to content
View Umbura's full-sized avatar

Highlights

  • Pro

Block or report Umbura

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Maximum 250 characters. Please don’t include any personal information such as legal names or email addresses. Markdown is supported. This note will only be visible to you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
umbura/README.md

Olá! Me chamo Iago Aragão

Profissional em formação em Gestão de Dados, com foco em Machine Learning, Engenharia de Dados e IA Generativa

Portfolio

Perfil revisado em 27/07/2026.

Read in English

Python SQL FastAPI Airflow RAG


Sobre Mim

Profissional em formação em Gestão de Dados pela Universidade Federal do Piauí (UFPI), com foco em Machine Learning, Engenharia de Dados e aplicações com IA Generativa.

Desenvolvo projetos práticos em Python, FastAPI, Airflow, RAG e modelagem preditiva, com ênfase em validação de resultados, qualidade de dados e construção de sistemas orientados a decisão.

Para uma visão mais organizada dos meus projetos, com contexto, imagens e informações de contato, acesse meu portfólio técnico:

Portfólio: umbura.github.io


Foco Atual

  • Desenvolvimento de backends de dados e ML com FastAPI, Airflow, DuckDB, SQL, RAG e validação automatizada.
  • Experimentos de Machine Learning aplicado envolvendo preparação de dados, avaliação estatística e validação de resultados.
  • Pesquisa em NLP, datasets para línguas de baixo recurso e detecção de ofensividade em português brasileiro.
  • Documentação dos repositórios em inglês e português sempre que possível.

Projetos em Destaque

  • FraudRisk Engine
    Backend para score de fraude com FastAPI e XGBoost, integrando revisão humana, auditoria e monitoramento de drift. Em holdout temporal com 42.722 transações reais, detectou 44 de 52 fraudes, com 84,6% de recall e apenas 0,817% das transações encaminhadas para revisão.

  • Airflow Data Quality Pipeline
    Pipeline de dados de varejo com Airflow, DuckDB e FastAPI, cobrindo ingestão, validação, transformação e publicação. Processou 541.909 registros, aprovou 25/25 verificações de qualidade, gerou 4 marts analíticos e inclui 35 testes automatizados com 94% de cobertura.

  • QueryGuard RAG
    Backend Text-to-SQL governado por catálogo semântico, com políticas por função, bloqueio de dados sensíveis, validação via sqlglot, execução somente leitura e auditoria. Alcançou 50/50 casos na avaliação determinística e 5/5 no fallback com LLM, com 72 testes automatizados.

  • AI Ops Approval Workflow
    Triagem operacional assistida por IA com aprovação humana, auditoria, suporte a OpenAI Responses API e orquestração com n8n.


Pesquisa e Artigos Aceitos

  • I Speak Kanoê: Engineering a Dataset for an Endangered Isolated Language
    SBBD 2026 DSW - artigo aceito, com publicação prevista nos anais.
    Link: Hugging Face

  • Modelos Lexicais Calibrados para Detecção de Ofensividade em Português Brasileiro: um Estudo no ToLD-Br
    SBBD 2026 Short Papers - artigo aceito, com publicação prevista nos anais.


Artigos Publicados

Em breve. Os artigos aceitos serão adicionados aqui quando a publicação definitiva estiver disponível nos anais oficiais do SBBD/SBC.


Contato

LinkedIn Email Portfolio

Pinned Loading

  1. ai-ops-approval-workflow ai-ops-approval-workflow Public

    Python

  2. airflow-data-quality-pipeline airflow-data-quality-pipeline Public

    Airflow-ready retail data quality pipeline with DuckDB marts, FastAPI results API, and UCI Online Retail data.

    Python

  3. fraud-risk-engine fraud-risk-engine Public

    Fraud-risk scoring backend with FastAPI, XGBoost, real OpenML holdout analysis, review-budget metrics, audit workflow, and drift monitoring.

    Python

  4. queryguard-rag queryguard-rag Public

    Semantic-first Text-to-SQL backend with schema retrieval, SQL guardrails, read-only execution, audit logs, and local evaluation.

    Python

  5. Manufacturing-Defect-Detector Manufacturing-Defect-Detector Public

    Industrial anomaly detection system using PaDiM and Computer Vision • Sistema de detecção de anomalias industriais usando PaDiM e Visão Computacional.

    Jupyter Notebook 1