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Referência

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ANALYTICS – DATA SCIENCE – MACHINE LEARNING

São Paulo
Cidade
Estado
SP
Pretensão Salarial
de R$ 20.000,01 até 30.000,00
Formação
Especialização em Data Science Analytics – ASN Rocks - 2024
Pós Graduação em Controladoria – Universidade Presbiteriana Mackenzie – 2017
Graduação em Ciências Econômicas - PUC MG – 2014
Idioma

Inglês Fluente

Resumo de Qualificação

Especialista em Analytics e Machine Learning, com ampla experiência na liderança de equipes e projetos
focados em Modelagem Preditiva, MLOps e Monitoramento de Modelos.
Gestão de projetos de MLOps e Data Science, abrangendo todas as etapas desde a coleta e
processamento de dados até a implementação e monitoramento contínuo da performance dos
modelos.
Expertise em alinhar estratégias de dados com objetivos de negócio, priorizando decisões baseadas em
dados para otimização de processos e redução de custos.
Atuação na definição da estratégia de dados da empresa, propondo a utilização de novas ferramentas
para otimizar a eficiência operacional e garantir a robustez dos processos de dados.
Ampla experiência em implantação de projetos utilizando Python, Azure Machine Learning, Databricks,
Kubernetes, Docker, MLFlow e além de constante estudo de tecnologias emergentes para aplicação.
Gestão de equipes e desenvolvimento de talentos, liderando outros líderes e também analistas,
garantindo autonomia com acompanhamento próximo e suporte constante
Desenvolvimento, treinamento e avaliação de performance dos profissionais, visando a excelência e
eficiência nas entregas
Habilidade em transformar dados complexos em insights estratégicos e soluções eficientes para
otimizar processos e apoiar a tomada de decisões.
Sólido conhecimento em construção, customização e realização de backtestes de modelos preditivos,
desde a concepção e desenvolvimento até a implementação e análise de desempenho desses modelos.
Experiência na interação direta com clientes nacionais e internacionais, fornecendo suporte técnico
especializado às equipes de pré-vendas, produtos e área comercial.

Experiência Profissional

07/2020 - atual
Empresa de grande porte líder no mercado de anti-fraude brasileiro com atuação internacional.

Gerente de Analytics – Machine Learning Engineer – 10/2023 até o momento
Reporte ao Superintendente de Dados, interface direta com o Diretores e C-Levels, com gestão de equipe
de 15 colaboradores.
Liderança da área de Machine Learning Engineering, gerindo equipes especializadas em Monitoramento de
Modelos, Implantação e MLOps.
Responsável pela infraestrutura da esteira de modelagem da ClearSale, liderando projetos de evolução contínua no
ciclo de vida de modelos, focados em reduzir custos e melhoria de processos.
Alinhamento com as áreas de negócio, estabelecendo prioridades em conjunto e promovendo decisões
fundamentadas em dados.
Interface constante com áreas de Modelagem, Engenharia de Dados, TI e Produtos.
Principais resultados:
Aplicação da Feature Store do Databricks nos produtos de crédito da ClearSale, diminuindo o custo de
processamento e unificando ambientes de estudo e produção.
Implantação de novo book de variáveis amplamente reutilizáveis, instituindo sua governança e
documentação e reduzindo o tempo de implantação de modelos em até 80%.
Aumento de 4 vezes na utilização de features pre-processadas, substituindo features em tempo real e
diminuindo o custo de processamento sem redução na performance dos modelos.
Menor taxa de turnover das áreas de Dados, promovendo um ambiente saudável e com evolução
constante.

Coordenadora de Analytics – Machine Learning Engineer – 07/2022 a 09/2023
Reporte ao Gerente de Machine Learning Engineer.
Coordenação da área de Machine Learning Engineer responsável infraestrutura de MLOps da ClearSale.
Acompanhamento de indicadores de sucesso através de PowerBI e Grafana.
Responsável pelo monitoramento da performance dos modelos em produção dos clientes, garantindo o
melhor modelo para cada cliente.
Análises de melhoria dos modelos em produção, fornecendo insumos para desenvolvimento de novos
modelos e variáveis.
Principais resultados:
Migração do processamento de pedidos para uma nova plataforma mais escalável e de menor custo,
gerenciando as etapas do projeto baseados na viabilidade financeira e tecnológica.
Reorganização do processo de implantação, monitoramento e manutenção dos modelos preditivos nas
diferentes plataformas da empresa, com o objetivo de tornar o ciclo de modelagem mais escalável e
menos suscetível a erros.

Coordenadora de Analytics – Field Data Science – 06/2021 a 06/2022

Londres Abstract

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