Meu trabalho é pegar um problema de negócio e levar até o fim. Entender o número, escrever o código, colocar no servidor e explicar o resultado pra quem decide. Não é só dados e não é só gestão. É o caminho inteiro, do problema até a coisa funcionando.
Na prática, isso quer dizer três coisas: descobrir por que dois relatórios que deviam bater medem coisas diferentes, montar a esteira que faz o dado chegar sozinho todo dia, e transformar documento longo em decisão curta. Boa parte não é análise complicada. É a planilha que soma até a linha errada há seis meses. Coisa pequena que custa caro.
Hoje faço isso num grupo de três empresas: duas corretoras de seguros e uma construtora que vive de licitação pública. É por isso que os projetos abaixo falam de apólice, comissão e edital. Troque o vocabulário e o problema é o de qualquer operação: número que precisa bater, rotina que precisa rodar sozinha e decisão que precisa de base.
Os dez projetos da trilha vivem na mesma empresa fictícia, a Norte Garantia, uma corretora de seguro garantia. Os dados são gerados artificialmente, com a estrutura de uma corretora real: apólice, parcela, prêmio, comissão, demonstrativo da seguradora e extrato bancário. Nenhum dado de cliente ou de empresa real é usado, em nenhum deles.
Isso é escolha, não acaso. Dez projetos soltos com dataset baixado da internet mostram dez exercícios. Dez projetos na mesma operação mostram uma operação sendo construída, e cada um usa o resultado do anterior. Preferi profundidade a variedade. Na fase de IA o dado sintético muda de forma: em vez de planilha, editais fictícios escritos na estrutura da Lei 14.133/2021, com órgãos inventados e defeitos plantados com gabarito.
E é um recorte, de propósito. A trilha cobre a parte de dados e automação do meu trabalho, que é a que cabe num repositório. Marketing, vendas e licitação também fazem parte do meu dia a dia e não moram aqui.
Os dez não são uma lista, são um encadeamento: cada um usa o resultado do anterior. Sete nascem da mesma base sintética; os dois últimos formam uma esteira própria, de editais, que fecha num produto no ar.
Cada um prova uma coisa diferente, e nenhum repete o outro: ler o dado, conferir, apresentar, automatizar, prever, e virar produto.
flowchart TD
A["base-sintetica-seguros<br/><small>a base de tudo</small>"]:::pronto
A --> B["auditoria-comissoes"]:::pronto
A --> C["painel-producao"]:::pronto
A --> D["etl-crm-postgres"]:::pronto
A --> F["risco-tomador"]:::pronto
A --> G["previsao-receita"]:::pronto
A --> H["segmentacao-carteira"]:::pronto
D --> E["alerta-comissao-atrasada"]:::pronto
I["leitor-de-editais"]:::pronto --> J["radar-licitacoes"]:::pronto
F -. próximo passo declarado .-> J
classDef pronto fill:#2a78d6,stroke:#1c5cab,color:#fff,stroke-width:1px
Os dez estão no ar. A linha pontilhada é o que o próprio radar declara como próximo passo: usar o risco do tomador para calibrar a comissão estimada.
| Projeto | O que resolve | Status |
|---|---|---|
| base-sintetica-seguros | Como mostrar trabalho com dado financeiro sem expor dado de cliente: uma corretora inteira que não existe, com dado falso que se comporta como o de verdade. É o alicerce dos outros nove. | ✅ |
| auditoria-comissoes | A diretoria acha que sumiram R$ 630 mil de comissão. Não sumiu nada: dois relatórios medem coisas diferentes. Reconstrói a conta até o centavo e acha 24 erros de 24. | ✅ |
| painel-producao · ver no ar | Uma página que o dono da corretora abre no celular e entende em dez segundos, sem planilha e sem pedir relatório pra ninguém. | ✅ |
| Projeto | O que resolve | Status |
|---|---|---|
| etl-crm-postgres | Puxa os dados do sistema de vendas todo dia, sem ninguém apertar botão, e sem quebrar quando o servidor do outro lado reclama. Idempotente, incremental e auditável. | ✅ |
| alerta-comissao-atrasada | Avisa no WhatsApp quando uma comissão passou do prazo de repasse, no dia em que passou, e não três meses depois no fechamento. | ✅ |
| Projeto | O que resolve | Status |
|---|---|---|
| risco-tomador | Qual proposta merece uma segunda olhada antes de ir para a seguradora, e por quê. Revisando 20% da fila encontra 60% dos sinistros, e cada posição vem com um parecer. | ✅ |
| previsao-receita | Quanto de comissão entra no caixa nos próximos três meses, separando o que já está vendido do que ainda precisa ser vendido. 45% do trimestre não é previsão, é soma. | ✅ |
| segmentacao-carteira | Quem, dentro de quem já é cliente, merece uma ligação esta semana. 80% da comissão vem de 24 dos 120 clientes, e três deles pararam de comprar. | ✅ |
| Projeto | O que resolve | Status |
|---|---|---|
| leitor-de-editais | Lê um edital de licitação e devolve o parecer com conferência: o que ele exige de garantia, qual número não bate e o que ele não diz. Extrator por regras ou por IA, com a mesma validação, porque campo não encontrado é diferente de campo vazio. | ✅ |
| radar-licitacoes · ver no ar | Fecha a trilha: doze editais viram uma fila de cotação ordenada pelo prazo, uma lista do que travou (com o motivo e a conta) e o que dá pra ignorar sem culpa. | ✅ |
✅ no ar
No dia a dia
Python Pandas SQL PostgreSQL Excel n8n API REST Webhook Docker VPS Linux Nginx GitHub Pages HTML CSS JavaScript PHP Scikit-learn Modelo explicável Séries temporais Simulação API de LLM (Claude)
Estudando na pós, ainda sem projeto público aqui
Deep learning AWS SageMaker
A separação é de propósito. Ferramenta que aparece na primeira lista tem código neste perfil ou coisa rodando em produção no meu trabalho. A segunda é honesta sobre onde eu estou: sei usar, mas ainda não publiquei nada aqui que prove.
- Pós-graduação em Ciência de Dados · em conclusão
- Pós-graduação em Machine Learning · em conclusão
- Pós-graduação em Gestão Estratégica de Negócios e Inovação
- Bacharelado em Administração
Castanhal, Pará.