Sobre mim:
Transformo dados em decisões e resultados de negócio. Cientista de Dados e Engenheiro de ML/IA com passagem pela XP Inc., onde modelei dados financeiros e otimizei uma rotina de precificação usada por milhões de clientes (8x mais rápida).
Como posso te ajudar:
? Finanças & Quant — modelagem, forecasting, stress testing e precificação de instrumentos financeiros.
? Visualização de Dados — dashboards claros e acionáveis (Power BI, Metabase) para decisões orientadas por métricas.
? Machine Learning & IA — modelos preditivos, visão computacional, LLMs, agentes de IA e pipelines RAG sob medida.
Stack: Python, PySpark, Databricks, FastAPI, Docker, AWS/Azure, PowerBI, Metabase. Formado pela USP, inglês fluente.
Vamos conversar sobre o seu projeto?
Como posso te ajudar:
? Finanças & Quant — modelagem, forecasting, stress testing e precificação de instrumentos financeiros.
? Visualização de Dados — dashboards claros e acionáveis (Power BI, Metabase) para decisões orientadas por métricas.
? Machine Learning & IA — modelos preditivos, visão computacional, LLMs, agentes de IA e pipelines RAG sob medida.
Stack: Python, PySpark, Databricks, FastAPI, Docker, AWS/Azure, PowerBI, Metabase. Formado pela USP, inglês fluente.
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Resumo da experiência profissional:
Pedro Beriotto é Cientista de Dados e Engenheiro de ML/IA com experiência sólida em construir e colocar modelos e sistemas de dados em produção, com destaque para o setor financeiro. Na XP Inc., atuou como Analista Quantitativo / Cientista de Dados Financeiro (2023-2025), onde modelou e validou frameworks de dados de mercado (curvas de juros, spreads de crédito, superfícies de volatilidade) para precificação de Renda Fixa, Câmbio, Commodities, Crédito Estruturado e Derivativos de Ações. Seu maior destaque foi liderar a refatoração de uma rotina crítica de pricing de renda fixa usada diariamente por milhões de clientes no app, reduzindo o tempo de execução de cerca de 4 horas para 30 minutos (aproximadamente 8x mais rápido) com paralelismo em Python e migração para Databricks. Também construiu pipelines de RAG e um sistema de triagem de incidentes com IA que reduziu em 50% o volume de trabalho da equipe.
Depois, na InstaCarro (2025), desenvolveu modelos de ML e IA para problemas de negócio, cobrindo todo o ciclo de vida (desde a definição do problema até o deploy), incluindo visão computacional, análise de áudio e propensão de compra, além de APIs de model serving, pipelines de CI/CD e dashboards interativos. Atualmente trabalha como consultor freelancer, com foco em fine-tuning de LLMs (QLoRA), sistemas multiagente orquestrados via MCP e pipelines de RAG (Hybrid, Agentic e Graph RAG).
Depois, na InstaCarro (2025), desenvolveu modelos de ML e IA para problemas de negócio, cobrindo todo o ciclo de vida (desde a definição do problema até o deploy), incluindo visão computacional, análise de áudio e propensão de compra, além de APIs de model serving, pipelines de CI/CD e dashboards interativos. Atualmente trabalha como consultor freelancer, com foco em fine-tuning de LLMs (QLoRA), sistemas multiagente orquestrados via MCP e pipelines de RAG (Hybrid, Agentic e Graph RAG).
Habilidades:
- Análise de Elementos Finitos
- Análise Financeira
- Aprendizado de Máquina (ML)
- Aprendizagem Profunda
- Arquitetura de Software
- Ciência de Dados
- Desenvolvimento de Software
- Inteligência Artificial
- Python
Áreas de interesse:
- Desenvolvimento Desktop
- Outra - Web, Mobile & Software
- Análise de Dados & Estatística
- Financeiro
- Criação & Integração com IA
