Leticia Campos Valente

Outras informações:
- Desenvolvimento end-to-end de modelos/algoritmos de prevenção a fraudes para liberação de ofertas a clientes ativos utilizando python, pandas e bibliotecas de machine learning e etls para dados de input utilizando o bigquery sql- Paineis de monitoramento de modelos- Fluxos automatizados de predição utilizando Airflow/Cloud Composer (GCP) e Github

Outras informações:
Projeto de prevenção a fraudes:- Desenho e execução da arquitetura para um modelo de prevenção a fraudes real-time no ambiente Google Cloud para o cliente- Participação em reuniões, consultoria técnica e esclarecimento de dúvidas quanto às tecnologias é serviço utilizados- Auxilio à liderança e cientista de dados na aquisição e tratamentos de dados, assim como na modelagem- Participação na elaboração do dashboard de monitoramento dos modelosOutros:- Estimativas de custo e tecnologias para projetos em etapa de aquisição de clientes- Instruções de utilização de serviços diversos em cloud Projeto LLM:- IA generativa responsável por compreender a solicitação do cliente para propor orçamentos com base nos itens do próprio catálogo. NLP, Stanford e BIO tagging, word2vec skip-gram, embeddings, cosine similarity, vector store- Teste A/B mensurando a eficiencia da IA no negócio.

Outras informações:
- Modelo de regressão para predição de resultados de campanha dadas alterações de budget e posicionamento de criativos (Boosted trees e Deep neural network)- Análise de performance de campanhas e geração de alertas por métodos estatísticos- Modelo ARIMA (Time-series) para análise de tendência de investimentos externos- Modelo de clusterização e análise de público alvo de campanhasClassificação de qualidade de criativos por dados de AdSpeed e métricas de conversão- Report em PDF e dashboards com principais métricas de negócio- ETL em dados SQL usando PySpark- Chatbot utilizando API da OpenAI + finetuning de modelos- Análise de resultados de teste A/B utilizando SciPy- Análise de grandes volumes de informação para descobrir padrões e tendências

Outras informações:
- Retreino do modelo de propensão a vendas e exploração de novas possibilidades de feature engineering para enriquecimento deste;- Tratamento, wrangling, feature engineering e análises de dados, do MySQL e Mongo, para criação e produtização de modelos de rankeamento de clientes e entendimento de perfis- Apresentações utilizando técnicas de story telling sobre alterações e novidades nos produtos de ML para cliente

Outras informações:
- Análise de dados oriundas de laboratório de análise de óleo na área de manutenção preditiva de automóveis industriais- Estudos de tendência e análise estatística de resultados de desgaste de máquinas- Automações em arquivos excel (Macros/VBA) e scripts para controle e auxílio na gestão da empresa e para clientes.- Atendimento e suporte a clientes sobre manutenção e análises