Tech Lead II especializado em NLP, DevOps/MLOps, GenAI e Detecção de Fraudes Online
Como Tech Lead na RD, lidero uma equipe de cientistas e engenheiros de dados que desenvolvem e implementam soluções inovadoras em ciência de dados e machine learning. Com PhD em Informática e mais de 18 anos de experiência em análise de dados e modelagem preditiva, possuo amplo conhecimento em Python, R, SQL, AWS, Azure e NLP.
Minha missão é aproveitar dados e tecnologia para resolver problemas complexos e criar valor para nossos clientes e stakeholders. Apliquei ciência de dados em diversos domínios, como RH, telemedicina, vendas, detecção de fraudes e previsão de preços. Também contribuí para pesquisa, desenvolvimento e implementação de modelos estatísticos, machine learning e inteligência artificial, utilizando técnicas avançadas como record linkage, extração de tópicos, análise de sentimentos e previsão de churn. Sou apaixonado por dados, crescimento, qualidade e inovação.
Liderança técnica em DevOps, LLMOps, AWS, Azure, modelos NLP, modelos avançados de Record Linkage (fast KNN, Auto-Block), Detecção de Fraudes e especialista em IA. Experiência com AWS Bedrock.
Aplicação de Ciência de Dados em RH: Experiência do Funcionário, Experiência do Candidato, Modelos de Machine Learning para Turnover/Churn, Extração de Tópicos, Análise de Sentimentos. Visualizações de dados com Grafana. MLOps, DataOps, DSOps. AWS Cloud: Athena, S3, Glue, Sagemaker, Comprehend.
Trabalhei em um projeto em colaboração com a UNICEF, desenvolvendo um modelo de machine learning aplicado no contexto de melhoria das condições de vida de crianças de 0 a 15 anos, com foco particular em aspectos de desenvolvimento infantil e cobertura vacinal.
Desenvolvimento de modelo de machine learning online para reputação em e-commerce na Olist. Detecção de fraudes online em e-commerce (Olist/Mercado Livre). Atividades de pesquisa em detecção de concept drift aplicada a machine learning online em e-commerce na Olist. ML de streaming com AWS Kinesis/Firehose, Apache Kafka/Apache Flink.
Avaliações de risco e valores de ativos para indústrias e bancos através de modelos estatísticos e machine learning. Determinação de modelos preditivos para análise de preços em operações de garantia de créditos. Análise de perfil econômico de investimento e riscos ambientais.