Cientista de Dados

• Planejamento e execução de modelos de Marketing Mix Modelling para clientes líderes de mercado no Brasil em diversos setores, usando algoritmos Bayesianos produtizados, automatizados e escaláveis usando Airflow e MLflow na AWS EKS.
• Desenvolvimento e manutenção de ferramentas e frameworks de modelos de Machine Learning para aumentar produtividade e agilidade na execução de modelos usando Pandas, PyStan, SKLearn, e Plotly.
• Refatoração dos códigos de deploy e produtização de modelos, facilitando a manutenção, reduzindo complexidade e tempo até a entrega do modelo no ambiente de produção.
• Gestão e planejamento de projetos de Machine Learning de ponta a ponta, incluindo desenho de modelo de negócios, estruturação de requisições de dados e hipóteses de modelagem, documentação de modelos e apresentação de resultados, usando Asana e Google Workspace.

Cientista de Dados - Abastecimento e Sortimento de Lojas

• Criação de um novo pipeline end-to-end de Previsão de Demanda utilizando LightGBM, Dask, MLflow e Airflow, reduzindo o tempo de treinamento do modelo em 50%, custos em 90%, e garantindo rastreabilidade do ciclo de vida e desempenho.
• Desenvolvimento e manutenção da ferramenta de abastecimento de lojas utilizando PySpark, Pandas, PuLP e Airflow, responsável por otimizar a distribuição diária de dezenas de milhares de produtos para mais de 1400 lojas físicas.
• Criação e manutenção de dezenas de pipelines de ETL de dados utilizando PySpark, Delta Lake, Airflow e BigQuery.
• Criação e manutenção de queries e dashboards para acompanhamentos de métricas de performance, KPIs, e democratização dos dados com as áreas da empresa, utilizando Google BigQuery e Looker Studio.

• Produtização e deploy de um Chatbot integrado com a API do Facebook no ambiente AWS, utilizando Lambda, API Gateway, DynamoDB e Docker.
• Mineração e pré-processamento de dados não-estruturados (texto e imagens) usando Python, para análise e treinamento de modelos.
• Implementação de um algoritmo de séries temporais para negociação quantitativa de ativos e uma biblioteca de backtesting usando Pandas e Numpy.
• Desenvolvimento de um modelo de detecção e identificação de objetos com transfer learning e deploy utilizando AWS Lambda, S3 e API Gateway.