Kaleb Thompson

Experiência

1. Arquiteto Principal e Head de Engenharia de Dados · Confidencial

   2026 – Atual

   Liderando a arquitetura da plataforma e a área de engenharia de dados. (Empregador confidencial por enquanto.)

   Arquitetura Engenharia de Dados Liderança

2. Arquiteto Principal de IA · ONE Gas

   2025 – 2026

   Tulsa, OK

   Único arquiteto de IA e dados de toda a empresa, reportando ao Chief Data & AI Officer. Responsável pela arquitetura de dados e IA de cinco unidades de negócio, mais de 20 iniciativas de IA e um portfólio anual de US$ 1–2 milhões.

   • Desenhei uma organização de dados e IA de 40 pessoas em três frentes — ciência de dados, engenharia de dados e gestão de produtos de dados — consolidada sob o Chief Data & AI Officer.
   • Construí um agente autônomo de LLM (Claude / GPT-4) que refatora stored procedures, views e T-SQL do SQL Server para SQL do Snowflake + modelos dbt — mais de 100 objetos com 85%+ de acurácia, reduzindo a migração por objeto de semanas para horas.
   • Coloquei IA generativa em produção: um Safety Copilot que escalou de 300 para mais de 2.000 usuários em campo e uma ferramenta de análise de risco legislativo que reduziu o tempo de análise em 70%, além de RAG corporativo sobre SharePoint e SQL.
   • Construí um otimizador de despacho em tempo real com programação inteira mista para mais de 200 técnicos de campo, melhorando o SLA de emergência de ~50% para 67%+.
   • Substituí um produto da Gartner de US$ 250 mil/ano por uma plataforma interna de intake e inovação de IA (React, Tailwind, Valkey, Argo CI/CD, GHCR).
   • Conduzi uma avaliação de fornecedores de IA em nuvem de US$ 200 mil (Azure AI Foundry vs. AWS Bedrock) e defini arquiteturas de referência para orquestração de LLMs, agentes e RAG.
   IA Aplicada LLMs / RAG MLOps Arquitetura

3. Head de Dados e Analytics Corporativos (Gerente Sênior) · ONE Gas

   2022 – 2025

   Tulsa, OK

   Responsável pela estratégia, engenharia e ciência de dados da empresa em todas as linhas de negócio. Cresci o time para 12–14 pessoas e geri um orçamento de mais de US$ 3 milhões.

   • Construí a plataforma Snowflake + dbt do zero, com CI/CD, workflows no Git e DataOps adotados como padrão corporativo — 90% mais rápida na execução de cargas analíticas frente ao SQL Server on-premise.
   • Substituí o ETL em lote por CDC em streaming com latência de segundos do Oracle e SQL Server para o Snowflake via Qlik Replicate, economizando cerca de US$ 300 mil/ano.
   • Entreguei mais de 30 produtos de dados corporativos e criei um Centro de Excelência de Power BI que reduziu o time-to-insight em 60%.
   • Reclassifiquei o gasto com Snowflake como Material Direto para viabilizar o tratamento dos custos de desenvolvimento como CapEx (OpEx → CapEx).
   Plataforma de Dados Snowflake / dbt Liderança Governança

4. Gerente de Ciência de Dados e Analytics · ONE Gas

   2019 – 2022

   Tulsa, OK

   Liderei a área de ciência de dados e seu portfólio de ML em produção; montei e liderei um time multidisciplinar de engenheiros e cientistas.

   • Construí o RADAR, um modelo de previsão de rompimentos de dutos (Python, scikit-learn, MLflow, chamados do 811 + dados de GIS) que superou um fornecedor de US$ 1 milhão/ano por menos de US$ 100 mil — o que levou à criação de um departamento de Prevenção de Danos.
   • Implantei o Azure Databricks como o primeiro ambiente de ML em nuvem da empresa.
   • Coloquei em produção o Payment Pathways, um modelo de ML que pontua o risco de pagamento de contas para melhorar a recuperação de cobranças.
   Machine Learning MLOps Otimização

5. Cientista de Dados Líder / Engenheiro de Dados · ONE Gas

   2015 – 2019

   Tulsa, OK

   Fundei a área de ciência de dados da empresa e construí sua primeira capacidade de ML em nuvem.

   • Coloquei em produção um classificador de exceções de leitura de medidores que reduziu a revisão manual em 60% (~US$ 40 mil/ano), com human-in-the-loop para ganhar a confiança dos operadores.
   • Construí estimadores preditivos de projetos de capital que reduziram a variância orçamentária em 10–20%.
   • Entreguei a otimização de rotas dos técnicos de campo, economizando mais de 500 horas/ano.
   Machine Learning Python Azure Databricks

6. Analista de Dados · NRG Energy (Direct Energy)

   2014 – 2015

   Tulsa, OK

   Reconciliei dados de faturamento e receita de mais de 20 concessionárias parceiras.

   • Recuperei mais de US$ 1 milhão em receita perdida em mais de 20 bases de dados de concessionárias parceiras por meio de reconciliação em SQL.
   • Liderei a transição das operações de gestão de transações de Toronto para Tulsa.
   SQL Analytics

Competências

Formação

Palestras e Liderança

Idiomas