Assumi a coordenação durante um momento crítico: a migração dos modelos de IA preditiva para uma nova plataforma proprietária de planejamento. Conduzi esse processo com foco em estabilidade, governança e alinhamento entre tecnologia e negócio, sem interromper a operação.

À frente de um time de ~10 pessoas, liderei a expansão dos modelos preditivos para novas marcas e canais de venda, atingindo o maior número de modelos em produção da história do Grupo Boticário. Esse resultado foi viabilizado pela maturidade técnica do time em MLOps e engenharia de software, e por um fluxo de desenvolvimento que permitia acelerar entregas sem abrir mão de robustez e escalabilidade.

Além da entrega técnica, conduzi iniciativas para aumentar a adoção dos modelos pelos planejadores de demanda, incluindo um farol de confiabilidade das previsões e um módulo de explicabilidade que permitia entender o impacto de fatores como sazonalidade, promoções, elasticidade de preço e canibalização. Também liderei um projeto estratégico com consultoria externa, no qual nossos modelos foram validados como referência de mercado.

Na gestão do time, priorizei diversidade de gênero (50% mulheres), ambiente colaborativo e desenvolvimento genuíno de cada pessoa, o que se refletiu em altos índices de engajamento sustentados ao longo de toda a coordenação, tornando meu modelo de gestão uma referência na diretoria.

Como cientista de dados sênior, minha atuação ganhou um caráter mais estratégico e transversal. Participei ativamente da estruturação da plataforma de dados corporativa no Google Cloud Platform (GCP), contribuindo com a homologação de dezenas de tabelas e com a tradução de regras críticas da malha logística para uma arquitetura democratizada e escalável.

Trabalhei de forma próxima ao negócio, aplicando técnicas como Dynamic Time Warping em um teste A/B para avaliar mudanças no comportamento de compra de franqueados, análise que resultou em uma proposta implementada com sucesso. Também fui responsável pela reescrita de um modelo legado de previsão de demanda em Python com LightGBM, garantindo sua integração à nova plataforma de planejamento em construção pelo time de tecnologia.

Foi nesse período que desenvolvi a visão de que soluções de dados só geram valor quando são adotadas, e passei a atuar cada vez mais na ponte entre o que a tecnologia entrega e o que o negócio de fato usa.

Ingressei no Grupo Boticário para desenvolver soluções preditivas de apoio ao planejamento de demanda, em um dos momentos mais desafiadores para qualquer modelo estatístico: a pandemia de COVID-19.

Fui responsável por desenvolver um modelo baseado em árvores de decisão para prever a probabilidade de uma previsão estatística precisar de ajuste manual pelos planejadores. Em um cenário de alta incerteza e sobrecarga das equipes, a solução tornou-se essencial para priorizar quais previsões revisar, gerando impacto direto na eficiência do processo de S&OP.

Além da modelagem, fui responsável por todo o ciclo de vida da solução: deployment, monitoramento e sustentação em ambiente produtivo, com governança e rastreabilidade. Foi minha primeira experiência com o ciclo completo de um produto de dados, e definiu muito do que me tornei como profissional.

A Olist foi minha entrada definitiva na ciência de dados, e uma escola intensa. Atuei na equipe de analytics com foco na área de relacionamento com o consumidor, aplicando modelos preditivos e técnicas de NLP em problemas reais de negócio.

Desenvolvi o primeiro modelo de probabilidade de churn da empresa, trabalho que resultou em uma publicação científica e que me mostrou, na prática, o ciclo completo de um projeto de dados: da pergunta de negócio à entrega com impacto mensurável. Também utilizei processamento de linguagem natural para analisar avaliações de consumidores, gerando recomendações estratégicas que contribuíram para a melhoria da reputação da empresa em marketplaces como Mercado Livre e Americanas.

Foi aqui que desenvolvi a base técnica e a visão de negócio que carrego até hoje, e que moldaram o profissional que entrou no Grupo Boticário um ano depois.

Aos 32 anos, decidi mudar de carreira. Deixei uma trajetória sólida no setor de Óleo & Gás para começar do zero na área de dados, como estagiário, enquanto cursava Bacharelado em Matemática como segunda graduação. Quatro meses depois, fui efetivado como Analista de Dados.

Na Hilab, participei da implementação do Power BI na empresa, atuando desde a modelagem do data warehouse no Amazon Redshift e o desenvolvimento de pipelines de ingestão de dados no Amazon S3 provenientes do Azure Cosmos DB, até a construção de dashboards e relatórios interativos para diferentes departamentos. Também integrei um comitê de Growth Hacking multidisciplinar, com foco em levantamento e priorização de hipóteses e modelagem de experimentos.

Essa experiência confirmou que a transição valeu cada risco. E a visão sistêmica que trouxe de setores anteriores se tornou, desde então, um dos meus principais diferenciais como profissional de dados.