Desempenho um papel na integração inicial com os clientes, focado na coleta, análise e tratamento de dados. Além disso, sou responsável por criar views personalizadas que são essenciais para o time de Ciência de Dados. Minhas principais responsabilidades incluem:Estabelecer o primeiro contato com os clientes, compreendendo suas necessidades e objetivos relacionados aos dados.Coletar e extrair dados de diversas fontes, garantindo a qualidade e a integridade das informações coletadas.Realizar análises preliminares dos dados, identificando tendências e insights que podem ser valiosos para a empresa e seus clientes.Aplicar tratamentos e transformações aos dados, preparando-os para análises mais avançadas.Criar visualizações personalizadas e views que são utilizadas pelo time de Ciência de Dados para análise e tomada de decisões estratégicas.

Utilização de modelos de séries temporais para prever valores de produtos. Para isso, uso ferramentas como o Shiny, que permite uma análise mais detalhada dos dados e uma melhor compreensão das tendências. Além disso, auxilio a equipe de dados para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, a fim de economizar tempo e aumentar a eficiência do trabalho.

Utilização de um modelo de machine learning para prever a produção de novos produtos da Mondelez em todos os países da América Latina com isso conseguimos reduzir o prejuízo na produção e críamos mais de 150 modelos considerando diferentes países e categorias de produtos.Métrica utilizada: MAPE

Projeto para elaboração de modelo preditivo para uma startup de Data & analytics com objetivo de criar uma plataforma de disponibilização de dados de licitações para aumentar a assertividade dos clientes. Utilizando a metodologia CRISP-DM e as linguagens Python e SQL para limpeza dos dados, análise, organização e desenvolvimento do modelo. O trabalho visou utilizar dados históricos de licitações para criar um modelo preditivo para o cliente final que responda quando uma nova licitação será aberta e qual vai ser o preço praticado por ela. Foi utilizado como métrica de avaliação da previsibilidade do modelo as métricas Kolgomorov-Smirnov(KS), Curva Característica de Operação do Receptor (ROC), GINI e R².

No Ilhéus North Hotel eu era responsável por toda parte de reservas, desde criação de tarifário, alimentação dos valores no site do hotel e de sites parceiros assim como também respondendo e-mail, atendimento por telefone e auxiliava a recepção dos hospedes.

Como auxiliar de reservas eu realizava atendimento através do telefone e também por e-mail, com o objetivo de realizar vendas e cumprir metas mensais, além de fazer lançamento de reservas no sistema e atender agências, operadoras e clubes de turismo.

Durante o meu tempo como jovem aprendiz no Cana Brava trabalhei no setor comercial no qual auxiliava além de que com o atendimento também rotinas administrativas e criação da planilhas.