Fernando Ferreira da Silva

Outras informações:
Arquiteto de Soluções: - Gestão e desenvolvimento de serviços de consultoria para todos as operadoras na América Latina; - Suporte técnico para áreas de vendas respondendo a RFP/RFQ; - Testes e provas de hardware e software em projetos de interoperabilidade; - Desenvolvimento de novas oportunidades de negócio; - Cotação de projetos para suporte a vendas - Análise de riscos e acompanhamento da entrega do projeto - Planejamento e cronograma das entregas do projeto - SME na área de Transport para as pequenas contas - Gestão de times nos centros globais da Ericsson no México e Índia. Cientista de Dados: - Automatização de processos e analises utilizando linguagem em R e Python; - Predição de crescimento de trafego utilizando series temporais; - Detecção de anomalias na rede através de modelos não supervisionados; - Análise de indicadores de performance utilizando modelos supervisionados; - Desenvolvimento de relatórios e dashboards;

Outras informações:
Analista de suporte para pequenas e médias empresas: - Instalação, configuração, administração e otimização de sistemas operacionais (Windows 2000/2003/XP/Vista/7) - Suporte ao usuário em aplicações de rotina; - Configuração de Proxy; - Planejamento e desenvolvimento de backups; - Configuração básica de active directory e Windows Server 2003; - Instalação; manutenção e troubleshooting de infraestrutura de rede (Switches, Roteadores e Hubs); - Gestão de ativos de TI para os clientes (Hardware e Software); - Help Desk;

Outras informações:
Correção e manutenção preventiva de circuitos, instalação de painéis elétricos, planejamento, desenvolvimento, implementação e troubleshooting em instalações elétricas.

Outras informações:
Gestão dos times de ciência e engenharia de dados, planejamento e construção de modelos, alinhamento dos produtos baseados em dados com os requerimentos do negócio, suporte a decisões utilizando dados. ? Gerenciar uma equipe de cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de dados ? Conduzir procedimentos de mineração e coleta de dados ? Garanta qualidade e integridade dos dados ? Planejar e desenvolver arquiteturas de dados ? Interpretar e analisar problemas de dados ? Conceber, planejar e priorizar projetos de dados ? Construir sistemas analíticos e modelos preditivos ? Testar o desempenho de produtos controlados por dados ? Visualização e criação de relatórios ? Experimentar novos modelos e técnicas ? Alinhar projetos de dados com objetivos organizacionais

Outras informações:
Definir a visão, estratégia e metas para a equipe de ciência e engenharia de dados por meio das atividades: Desenvolver e validar ferramentas avançadas de mineração de dados, algoritmos e outros recursos para resolver problemas de negócios. Experiência em ML usando R, Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) ou outros. Limpeza / organização de dados - Análise e agregação de fontes de dados, incompletas e não estruturadas para produzir conjuntos de dados que podem ser usados em modelagem analítica / preditiva. Trabalhar com grandes volumes de dados; extrair e manipular grandes conjuntos de dados usando ferramentas padrão, como o ecossistema Hadoop, por meio de scripts em Python, Spark, Scala, SQL, etc. Construir, desenvolver e manter modelos de dados, sistemas de relatórios, sistemas de automação de dados, painéis e métricas de desempenho que apóiam as principais decisões de negócios. Gerenciamento de projetos através de métodos ágeis (Scrum, Kanban, XP) ou Waterfall. Projetar e construir processos técnicos para tratar de questões de negócios. Gerenciar e otimizar processos para entrada de dados, validação, mineração e engenharia, bem como entregas de modelagem, visualização e comunicação. Antecipar demandas futuras de iniciativas relacionadas a pessoas, tecnologia, orçamento e negócios e projetar / implementar soluções para atender a essas necessidades. Organizar e conduzir a conclusão bem-sucedida de iniciativas de insight de dados por meio do gerenciamento eficaz de analistas e colaboração com as partes interessadas. Recrutar, liderar e desenvolver uma equipe de cientistas e engenheiros de dados. Suporte a transferência de conhecimento técnico para facilitar a implementação do negóciosolução fornecida. Documentação de todos os projetos desenvolvidos e outra documentação conforme necessário. Identificar e compartilhar as melhores práticas para os principais tópicos. Resolver problemas por meio de análise de dados.

Outras informações:
Responsabilidades: Assegurar que o time de ciência de dados tenha as pessoas certas nas funções certas, considerando a estratégia de dados da empresa; Colaborar com líderes seniores para direção das decisões orientadas por dados em toda a organização, aplicando as abordagens apropriadas de ciência e análise de dados; Oferecer suporte aos objetivos de negócios com produtos de dados; Contribuir e criar a estratégia de dados, além de manter os stakeholders informados sobre o status das entregas; Realizar a gestão dos projetos de dados, utilizando metodologias ágeis, desde ideação até a implantação de modelo em produção.Atividades: Gerenciar uma equipe de 6 a 10 cientistas de dados (direto e indiretos); Fornecer feedback regular e claro sobre o desempenho, condução de 1:1 semanal e construção do PDI alinhado com o planejamento da empresa e interesses do funcionário; Definir as melhores práticas de machine learning e deep learning; Definir arquitetura de dados (MLOps e AIOps) alinhada com as equipes de Engenharia de Dados e de Governança de Dados; Fazer apresentações regulares à alta administração, comunicar os resultados para fóruns de pessoas não técnicas, de maneira diferenciada e articulada para obter engajamento na cultura de data-driven e patrocínio de novos projetos; Promover uma cultura orientada a dados, organizando workshops, comunicações, sessões de treinamento, atividades em equipe para expandir a compreensão e a utilização da ciência de dados dentro da companhia.

Outras informações:
Responsabilidades: Estabelecer a missão e visão para a área de Big Data AI, desenvolver a estratégia e roadmap garantindo sua integração com metas e resultados. Controlar OPEX e CAPEX e garantir sua consistência com planos estratégicos da empresa. Alocação de recursos nos projetos, identificando e abordando lacunas de habilidades através de treinamentos e complementação de recursos. Identificação de potenciais riscos, desenvolvendo e implementando estratégias de mitigação para prevenir atrasos nos projetos. Atuação como principal ponto de contato para stakeholders, fornecendo atualizações regulares sobre o progresso e marcos dos projetos. Manutenção de conhecimento atualizado sobre as tendências do setor e avanços em ciência de dados e tecnologias de IA, impulsionando a melhoria contínua dentro da equipe.Atividades: Gestão de uma equipe de engenheiros de dados, cientistas de dados e desenvolvedores front e back-end. Fornecimento de feedback regular sobre o desempenho, conduzindo 1:1s e construindo o Plano de Desenvolvimento Individual (PDI) alinhado ao planejamento da empresa e aos interesses dos funcionários. Alocação eficaz de recursos para atender às demandas de entrega de serviços. Monitoramento do desempenho dos serviços de acordos de nível de serviço (SLAs) estabelecidos. Construção e manutenção de relações com clientes e stakeholders. Atuação como ponto de contato para resolver preocupações dos clientes e garantir a satisfação dos mesmos. Gestão do orçamento da linha de entrega de serviços, garantindo a rentabilidade e a aderência às restrições financeiras. Gestão de relações com fornecedores ou parceiros externos que contribuem para a linha de entrega de serviços.