Breno Machado

Sobre

Oi, eu sou o Breno.

Sou engenheiro de software backend, formado em Sistemas de Informação e mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).

Hoje trabalho como Analista de TI na Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP). Antes disso, foram 10 anos de carreira em desenvolvimento backend, em produtos de educação, pagamentos, CRM e marketing digital, principalmente com Node.js, TypeScript e Go.

Na Arco Educação, trabalhei no backend de comunicados e da agenda escolar usados por escolas e famílias no ClassApp e no Meu Arco. Fui o ponto focal do time em observabilidade e segurança: levei a cobertura de logs estruturados de 18% para 100% e tornei o threat modeling parte do refinamento.

Onde mais me destaco é em performance e confiabilidade: descobrir por que uma consulta leva minutos (uma delas caiu de 4min25s para 4,9s), migrar uma tabela de alto volume sem travar a produção e garantir que um lembrete não seja enviado duas vezes.

Também construo ferramentas de IA para o desenvolvimento, como agentes de code review com etapas de segurança e performance. Esse ferramental foi adotado por colegas e levado a outros times.

No mestrado estudei o comportamento de usuários de streaming de vídeo ao vivo durante grandes eventos, como as Copas do Mundo de 2014 e 2018, a partir de registros reais de um dos maiores provedores de conteúdo do Brasil.

Aqui eu escrevo sobre o que estou estudando ou usando no trabalho, principalmente Go, APIs e arquitetura de serviços. Também uso o blog para centralizar anotações sobre assuntos que me interessam.

Experiência

  1. set. de 2026 – atual

    Analista de Tecnologia da Informação · Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)

    Servidor técnico-administrativo em educação, no cargo de Analista de TI, em Ouro Preto (MG).

  2. fev. de 2025 – set. de 2026

    Engenheiro de Software II · Arco Educação

    No time de Comunicação, no backend de comunicados e da agenda escolar usados por escolas e famílias no ClassApp e no Meu Arco. Fui o ponto focal do time em observabilidade e segurança e o principal contato com o time de SRE.

    • Performance: mapeei as consultas lentas do banco de produção, com diagnóstico e solução para cada uma. O documento guiou as otimizações do time: consultas até 99% mais rápidas (4min25s → 4,9s; 47s → 0,2s), contribuindo para a queda de 91% nos chamados de lentidão (600 → 52 por trimestre).
    • Arquitetura: conduzi sozinho o ADR que separou onde a mensagem aparece do motivo pelo qual o usuário a recebeu, base da migração de escolas do ClassApp para o Meu Arco. Foram 25 PRs, com migração sem lock numa tabela de alto volume e backfill em produção.
    • Produto: entreguei o envio de comunicados para funcionários (3 repositórios), o fluxo de comunicados agendados (workers + SQS/EventBridge via Terraform) e os marcadores de eventos da Agenda. No motor de lembretes, implementei idempotência em 3 camadas.
    • Observabilidade: liderei a iniciativa de logs estruturados, com cobertura de 18% para 100% em 19 domínios. Esses logs permitiram achar a causa-raiz de um chamado real de escola.
    • Segurança: fui a referência do time no tema. Tornei o threat modeling (STRIDE) pré-requisito do refinamento e, após um pentest, fiz a auditoria do S3 que removeu 389 mil arquivos órfãos.
    • IA aplicada: criei agentes de code review que adicionaram etapas de segurança e performance ao processo do time. A de segurança barrou uma falha crítica de acesso antes de produção. O ferramental foi adotado por colegas e levado aos outros times de Comunicação.
    • No 1º semestre de 2026: 229 PRs entregues e 962 code reviews, o maior volume de reviews entre os engenheiros do meu nível.
    • TypeScript
    • Node.js
    • Fastify
    • Drizzle
    • MySQL
    • Next.js
    • AWS
    • Terraform

  3. fev. de 2023 – fev. de 2025

    Líder Técnico · Nodz

    Produtos para o mercado de marketing digital.

    • Criação e manutenção de vários crawlers para uma plataforma do mercado de marketing digital.
    • Criação e manutenção de funcionalidades de um sistema de análise de produtos para esse mercado.
    • Construção e manutenção de um plugin de website builder baseado no framework open source GrapesJS.
    • Node.js
    • TypeScript
    • PHP
    • MySQL

  4. fev. de 2022 – jun. de 2023

    Desenvolvedor Back-end · Meta

    Construção de um sistema de vendas e marketing: API RESTful em Node.js/TypeScript com NestJS e TypeORM, sobre Postgres e Oracle, na AWS e em containers Docker.

    • Node.js
    • TypeScript
    • NestJS
    • TypeORM
    • PostgreSQL
    • Oracle
    • AWS
    • Docker

  5. mar. de 2021 – fev. de 2022

    Desenvolvedor Back-end · Monetizze

    No time de pagamentos, integrei a plataforma com gateways de pagamento e desenvolvi novas funcionalidades em Python, PHP e Node.js.

    • Python
    • PHP
    • Node.js
    • MySQL
    • PostgreSQL
    • AWS
    • Docker

  6. jan. de 2020 – mar. de 2021

    Desenvolvedor Back-end · Dito CRM

    Construção e manutenção de microsserviços em Go no GCP, com testes unitários (table tests e gomock), Kubernetes no dia a dia, monitoramento com Prometheus e Grafana e CI/CD no CircleCI.

    • Go
    • GCP
    • Kubernetes
    • Prometheus
    • Grafana
    • CircleCI

  7. jan. de 2018 – mar. de 2020

    Bolsista de Mestrado em Ciência da Computação · Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)

    Análise de grandes volumes de dados de streaming de vídeo ao vivo em Python (NumPy, Pandas, SQLAlchemy, Matplotlib), com Postgres e scripts em Bash. Resultou num artigo no WPerformance 2019 e na dissertação.

    • Python
    • Pandas
    • NumPy
    • PostgreSQL
    • Bash

  8. jul. de 2016 – jan. de 2018

    Desenvolvedor Full Stack · Solucionar Informática e Sistemas

    Manutenção de um software de gerenciamento de projetos e processos, com API em Node.js (Express) e Postgres via Sequelize.

    • Node.js
    • Express
    • PostgreSQL
    • Sequelize

Formação

  • 2018 – 2020

    Mestrado em Ciência da Computação

    Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) · Redes de Computadores

  • 2013 – 2016

    Bacharelado em Sistemas de Informação

    Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)

Publicações

2020

Dissertação de mestradoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação, UFJF

Evolução do Comportamento dos Usuários em Serviços de Streaming de Vídeo em Larga Escala

Breno Machado

Orientação de Alex Borges Vieira e coorientação de Ítalo Cunha. Caracteriza como o uso de um grande serviço brasileiro de streaming de vídeo ao vivo mudou entre as Copas do Mundo de 2014 e 2018, e como métricas de qualidade de experiência afetam o engajamento dos usuários.

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2019

ArtigoWPerformance 2019 (SBC)

Evolução do Comportamento do Usuário em Eventos de Larga Escala na Internet

Breno Machado, Alex B. Vieira, Ítalo Cunha, Artur Ziviani

Compara os registros de acesso das transmissões das Copas do Mundo da FIFA de 2014 e 2018 num grande serviço de streaming no Brasil. O público médio cresceu cerca de 176% e o tráfego mais de 300%, e as chegadas passaram a se concentrar no início das partidas. O engajamento é maior quando há menos adaptações de bitrate, e uma taxa alta de interrupções o reduz bastante, mas só até certo ponto.

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2016

ArtigoSBRC 2016

Caracterização do Comportamento dos Clientes de Vídeo ao Vivo Durante um Evento de Larga Escala

Breno Santos, Gustavo Carnivali, Wagner Almeida, Alex B. Vieira, Ítalo Cunha, Jussara Almeida

Caracteriza o comportamento dos usuários de um sistema de vídeo ao vivo durante a Copa do Mundo de 2014, com dados de 64 partidas transmitidas por um dos principais provedores de conteúdo do Brasil, e propõe um modelo simples do comportamento típico de um cliente, útil para gerar cargas sintéticas realistas.

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2015

Artigo

Caracterização da Transmissão de um Grande Evento Esportivo

Wagner Almeida, Breno Santos, Alex B. Vieira, Ítalo Cunha, Jussara Almeida

Caracteriza o tráfego da transmissão ao vivo da Copa das Confederações da FIFA de 2013 num dos maiores provedores de conteúdo multimídia da América Latina. Os servidores de vídeo recebem carga substancial, e ela varia muito entre jogos, o que torna o planejamento de capacidade difícil.

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