Data Analyst · Analytics Engineer

Sempre foi o mesmo trabalho: medir um sistema e achar onde ele desperdiça.

Só mudou o que estava sendo medido: elétrons, pessoas, estoque.

Anos em dados: 6+
Rupturas de estoque: −15%
Tempo de contratação: −78%
Idiomas de trabalho: 4

A história

Comecei medindo elétrons

Na graduação em Engenharia Elétrica na UFPE, passei dois anos num laboratório modelando a eficiência térmica de nanoestruturas com Python. Foi o primeiro sistema que aprendi a medir, e onde entendi que o trabalho difícil raramente é rodar o modelo, e sim defender por que aquele modelo, e não outro.

Na Neoenergia os dados deixaram de ser experimentais e viraram operacionais: rede elétrica, eficiência energética, relatórios que chegavam à diretoria. Aprendi a traduzir: engenharia de um lado, decisão do outro.

No Grupo Macedo o problema mudou de natureza. Não era mais medir, era automatizar. Rotinas que tomavam horas viraram scripts. APIs substituíram planilhas trocadas por e-mail. Foi ali que virei alguém que constrói a ferramenta, não só quem a opera.

Aí veio a virada que define o que faço hoje. Na Ferreira Costa entrei em People Analytics e percebi que o setor tinha um ferramental analítico muito mais recente que o de operações, que vem refinando previsão de demanda e reposição há décadas. Não era falta de cuidado com gente: era uma disciplina jovem, com muito a importar de uma madura. No Mercado Livre, planejando demanda contra headcount num centro de distribuição, a ficha caiu de vez.É o mesmo problema. Hoje, na Onebeat, faço isso para a cadeia de suprimentos de clientes em toda a América Latina.

É por isso que meu principal projeto pessoal aplica matemática de supply chain ao planejamento de pessoas. Não é uma analogia bonitinha. É a tese da minha carreira virando código.

Trajetória

Seis paradas, uma direção

Da bancada de laboratório à cadeia de suprimentos de oito clientes na América Latina. As cores marcam a área de cada fase.

Onebeat
LATAM Data Analyst
Remoto · Tel Aviv, IsraelDesde Out 2025atual
Supply Chain
Carteira de 8 clientes de varejo na América Latina, traduzindo dados de cadeia de suprimentos em decisão de compra e alocação.
- Redução de 15% nas rupturas de estoque e 20% no excesso de inventário, traduzindo dados em recomendação acionável para clientes e stakeholders
- Sell-through +12% com alocação dinâmica de inventário apoiada em análise preditiva e prescritiva
- KPIs e dashboards em Apache Superset cobrindo toda a cadeia de suprimentos
- Carteira de 8 clientes na América Latina, adaptando a ferramenta ao contexto de negócio de cada um
- Identificação de gaps na plataforma SaaS (por pedido do cliente, por processo manual ou por análise proativa) e implementação de novos recursos em SQL/Python
- Suporte a sugestões de compra baseadas em modelos de série temporal
- Gestão e otimização de bancos PostgreSQL e pipelines SQL, com foco em automação e governança
- Rotina diária com times globais em inglês e espanhol, incluindo apresentação de resultados a stakeholders multiculturais
- Mentoria informal de colegas e analistas
- SQL
- PostgreSQL
- Apache Superset
- Python
- Séries temporais
Mercado Livre
Analista de Dados · Flow Execution SSr
Cabo de Santo Agostinho, PEMai a Out 2025
Supply Chain
Planejamento tático de demanda contra headcount num centro de distribuição. Foi o ponto em que supply chain e workforce planning viraram o mesmo problema.
- Remodelagem da ferramenta de planejamento tático de demanda vs. headcount em Google Sheets e BigQuery: +3% no cumprimento de SLA das entregas
- Dashboards automatizados em Looker Studio conectados ao BigQuery, eliminando a atualização manual horária para mais de 30 analistas e supervisores
- Monitoramento em ciclos de 15 minutos, permitindo ajuste tático-operacional dentro do turno
- Revitalização de estruturas críticas nas consultas SQL de validação: +70% na velocidade das análises de planejamento
- BigQuery
- Looker Studio
- SQL
- Google Sheets
Home Center Ferreira Costa
Analista de Dados · People Analytics
Recife, PEJul 2024 a Mai 2025
People Analytics
Ciclo completo de projetos de People Analytics para uma operação de 4.800+ colaboradores, atuando como apoio analítico direto das lideranças.
- Dashboard de avaliação de desempenho semestral para 4.800+ colaboradores: +68% no tempo do processo avaliativo
- Nine-Box aplicado à gestão de talentos: +23% de colaboradores identificados como alta performance
- Painéis tático-operacionais para Treinamento e Recrutamento & Seleção: −78% no tempo médio de contratação
- Ciclo completo dos projetos: ETL e modelagem em SQL (PL/SQL) sobre Oracle e AWS até a visualização em Power BI
- Apoio aos ciclos de avaliação (autoavaliação, avaliação de pares e de liderança) e participação nas sessões de calibração com gestores
- Benchmarking salarial de mercado e apoio na definição e revisão de faixas por cargo
- Ponto de apoio analítico direto das lideranças em decisões estratégicas de pessoas, no estilo Business Partner
- Oracle PL/SQL
- AWS
- Power BI
- DAX
- Power Query
Grupo Macedo Participações
Backend Data Analyst
Recife, PEFev a Dez 2023
Engenharia de Dados
Fase em que o trabalho deixou de ser medir e passou a ser automatizar: rotinas manuais viraram código, planilhas por e-mail viraram API.
- Automação de rotinas operacionais críticas em Python: até −80% no tempo de execução de tarefas manuais
- APIs REST integrando sistemas, inclusive bases de gestão de pessoas, no lugar de fluxos manuais
- Otimização de PostgreSQL e Oracle, reescrevendo consultas e ajustando a estrutura: −35% no tempo médio de resposta
- Pipelines em PySpark para migração de sistemas legados para a nuvem
- Automação em Python dos relatórios de pessoas: cadastro de colaboradores, ponto e headcount
- Apoio analítico ao time de RH em análises pontuais sob demanda
- Python
- PySpark
- REST APIs
- PostgreSQL
- Oracle
- AWS
Neoenergia Pernambuco
Estagiário de Engenharia Elétrica
Recife, PEJun 2019 a Jun 2021
Engenharia
Primeiro contato com dado operacional em escala: rede elétrica, eficiência energética e relatórios que chegavam à diretoria.
- Análises exploratórias de dados operacionais em Python e Power BI, sustentando projetos de melhoria contínua e eficiência energética da rede
- Automações em Excel/VBA para geração de relatórios técnicos, eliminando o preenchimento manual e a incidência de erro
- Colaboração em projetos de confiabilidade da rede elétrica por meio de análise de falhas
- Comunicador técnico entre Engenharia, Operações e Diretoria, preparando a documentação que sustentava a decisão
- Python
- Power BI
- Excel/VBA
Universidade Federal de Pernambuco
Pesquisador Científico
Recife, PEMai 2017 a Ago 2019
Engenharia
Onde tudo começou. Dois anos modelando a eficiência térmica e elétrica de nanoestruturas, o primeiro sistema que aprendi a medir.
- Pesquisa em materiais semicondutores, modelando e quantificando a eficiência térmica e elétrica de nanoestruturas com análise estatística em Python
- Responsável pelo ciclo completo do dado experimental, da extração e modelagem até o relatório científico
- Tradução de hipóteses complexas em apresentações técnicas, com resultados comunicados em eventos acadêmicos
- Python
- Estatística
- Modelagem

Projetos

O que eu construo quando ninguém pede

Projetos pessoais, com código aberto e documentação. Prefiro poucos bem contados a muitos pela metade.

Publicado

People Intelligence

Planejamento de pessoas como cadeia de suprimentos

RH reporta turnover em porcentagem. Supply chain jamais reportaria ruptura sem dizer quanto custou por dia. Este painel aplica um ferramental ao outro: previsão de demanda vira headcount necessário, lead time vira tempo de contratação, estoque de segurança vira banco de sucessores, e vaga aberta vira ruptura, precificada em reais.

25 telas cobrindo as seis sub-áreas clássicas de RH
10 anos de dados sintéticos gerados a partir de uma única semente
Modelo de attrition interpretável, com tratamento de censura à direita
93 testes e CI que roda o pipeline duas vezes para provar determinismo

Python
pandas
scikit-learn
SVG
GitHub Actions

Ver demo ao vivo Código no GitHub

Publicado

Predictive Maintenance Database

Modelagem de dados para manutenção preditiva

Modelo de dados relacional para telemetria de máquinas industriais: leituras de sensores, histórico de falhas, manutenções programadas e não programadas. O objetivo é sustentar a pergunta que a manutenção preditiva realmente faz: qual componente vai falhar, e com que antecedência dá para saber.

Modelagem relacional com diagramas entidade-relacionamento
Scripts SQL de criação e carga
Base para análise de séries temporais de telemetria

SQL
Modelagem de dados
Azure Dataset

Código no GitHub

Em andamento

Previsão de demanda

TCC · MBA em Data Science e Analytics, USP/Esalq

Trabalho de conclusão do MBA, aplicando modelos de séries temporais à previsão de demanda no varejo. É a formalização acadêmica do problema que resolvo na prática todos os dias. O que muda é o rigor exigido na justificativa de cada escolha de modelo.

Modelos de série temporal aplicados a demanda de varejo
Comparação entre abordagens estatísticas e de aprendizado de máquina
Em desenvolvimento, conclusão prevista para 2027

Python
Séries temporais
Estatística

Publicação prevista para 2027

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