Sobre mim:
Olá! Sou Matheus, Cientista de Dados Sênior e mestrando em Aprendizado de Máquina pela Universidade de São Paulo (USP). Sou graduado em Estatística e Ciência de Dados também pela USP, com uma forte base analítica voltada para a resolução de problemas complexos de negócios. Minha paixão e especialidade residem em transformar grandes volumes de dados em inteligência estratégica e acionável para tomada de decisão. Trabalho ativamente com desenvolvimento de modelos de machine learning, utilizando Python e R, para diversas aplicações: previsão de cenários, propensão de compra, análise de lifetime value (LTV), modelos de regressão e classificação, e análise de sentimentos através de NLP. Além da modelagem estatística avançada, atuo com engenharia e arquitetura de dados na Google Cloud Platform (GCP), utilizando SQL para coleta, processamento e automação de fluxos de dados. Também tenho grande foco na comunicação visual desses resultados, criando dashboards interativos, sofisticados e de fácil compreensão utilizando Microsoft Power BI e Looker Studio. Meu objetivo como freelancer é aplicar todo esse embasamento técnico e estatístico para otimizar os resultados do seu projeto, seja estruturando sua arquitetura de dados na nuvem, criando inteligência artificial sob medida ou construindo painéis gerenciais focados em performance.
Resumo da experiência profissional:
Ao longo da minha trajetória, acumulei sólida experiência atuando em toda a esteira de dados, desde a extração e tratamento em nuvem até a modelagem preditiva avançada e visualização. • Cientista de Dados Sênior | Monks (01/2025 - Atual): Sou responsável pela coleta, tratamento e automação de fluxos de dados de múltiplas fontes (Google Ads, Meta Ads e Google Analytics) utilizando a Google Cloud Platform (GCP). Desenvolvo modelos de machine learning em Python e R para Marketing Mix Modeling, propensão de compra, LTV, causalidade e previsão. Também crio dashboards interativos no Power BI e Looker Studio para monitoramento de indicadores chave. • Analytics Modelling | Serasa Experian (08/2023 - 08/2024): Atuei no desenvolvimento de modelos preditivos customizados de risco de crédito para Pessoa Física. Utilizei técnicas de seleção de atributos, otimização de hiperparâmetros e validação de performance/estabilidade para maximizar a discriminação e reduzir riscos de concessão. • Cientista de Dados Jr. | MuchMore Digital (11/2022 - 05/2023): Apliquei técnicas estatísticas focadas em Marketing Digital. Desenvolvi algoritmos de propensão à compra para segmentação assertiva de clientes e atuei com Processamento de Linguagem Natural (NLP) para análise de sentimentos em mídias sociais e compreensão de atitudes do público. • Ciência de Dados e Marketing Digital | Media.Monks e Raccoon (12/2020 - 10/2022): Iniciei minha trajetória focada em performance, gerenciando contas de e-commerce e realizando análises profundas de ROI. Fui responsável por extrações de dados em plataformas de Ads e Analytics, embasando as decisões dos clientes com análises estatísticas rigorosas e acompanhamento estratégico de metas.
Habilidades:
- Análise Estatística
- Google Data Studio
- Google Sheets
- Power BI
- Python
Áreas de interesse:
- Banco de Dados
- Criação & Integração com IA
