Edilson Santos

Atuo atualmente no planejamento, através de Análise da Dados e Estatística, e execução de estratégias no mercado financeiro envolvendo ações, opções e derivativos através de uma mesa proprietária. Além disso, desenvolvo produtos de dados envolvendo técnicas de Machine Learning para solucionar problemas de négocios para empresa do setor privado. 

Como Cientista de Dados, meu último trabalho foi um ranqueamento de prováveis clientes que estariam interessados em adquirir um seguro de carro de uma empresa de seguros que já vendia seguros de saúde, ou seja, fazer um Cross-Sell. O resultado foi uma panilha no Google Sheets que, dado uma base de clientes, ela retornava os prováveis clientes em ordem de mais provável para menos provável de arquirir o seguro.

Durante a minha graduação em Engenharia Elétrica, desenvolvi, usando Linguagem de Programação C# com o Unity3D e como um trabalho de graduação, um aplicativo de educação interativo para ensinar o básico de como funciona a geração, transmissão e distribuição de energia elétrica. 

Como Consultor Financeiro, participei de um time de consultores com o objetivo de prospectar clientes, ensiná-los sobre educação financeira, além de oferecer produtos como: previdência privada, financiamento de imóveis/móveis, simplificação do Imposto de Renda, carteira de ações, entre outros.

No meu trabalho atual, como Trader, facilitei a extração e manipulação de dados usados em algumas estratégias já utilizadas pela mesa proprietária, usando Python, Excel, Estatística e Machine Learning. Isso tornou a análise das estratégias mais rápida e precisa, além disso, encontramos insights que não seriam encontrados antes se não fosse a melhor organização e manipulação desses dados junto aos modelos de Machine Learning.

Nesse ponto da minha carreira, me sinto confiante para trabalhar como Cientista de Dados em qualquer empresa, gerando valor através do meu conhecimento em Python, Estatística, Machine Learning, Storytelling e ferramentas de desenvolvimento de Software, para construir solução de dados que resolvam problemas da empresa. Minha experiência como consultor contribui para a comunicação com pessoas e, como trader, a ser mais objetivo e buscar soluções rápidas.

Ferramentas Analíticas: SQL, Python, Excel, Streamlit.
Ferramentas de desenvolvimento: Git, GitHub, SQLite3
Banco de Dados: MySQL, Postgres.
Machine Learning: Classification, Regression, Clustering, Time Series.
 

Cargo: Cientista de Dados

Principais resultados:

1. Construção de um Programa de Fidelidade com Clusterização de Clientes.
Foram utilizadas técnicas não-supervisionadas de Machine Learning, junto com Python e Estatística, para criar um Programa de Fidelidade em uma empresa de E-Commerce no Reino Unido com o objetivo de aumentar o faturamento da empresa. O resultado dessa solução daria um aumento de 12,5% no faturamento total da empresa, caso fosse implementada.


2. Ranqueamento de clientes para uma empresa de seguros de saúde. 
A empresa desejava fazer um Cross-Sell, ou seja, vender também seguros de carro para seus clientes. A partir disso, foram usados algoritmos de Machine Learning, Análise de Dados com Python e Estudos Estatísticos para determinar quais clientes tinham a maior probabilidade de adquirir o seguro de carro. Esse clientes foram ordenados a partir de uma planilha do Google Sheets que acessava o algoritmo em Nuvem via API e trazia os clientes ordenados por maior probabilidade para que a empresa pudesse focar neles.


3. Previsão de Vendas de uma Rede de Farmácias.
Foi feita uma previsão de vendas das próximas 6 semanas que pode ser acessada por um bot no Telegram de qualquer dispositivo com acesso à internet. Foram usadas ferramentas como Programação em Python para Análise Exploratória e Manipulação de Dados, ferramentas web como Github e Heroku. Utilizei também conceitos e modelos de Machine Learning para fazer as previsões.


4. Desenvolvimento de um painel gerencial com as principais métricas de negócio de uma empresa de marketplace de restaurantes com atuação em vários países. O Resultado final foi um Dashboard feito no Streamlit hospedado em um ambiente Cloud e disponibilizado através de um link web.
 

Competências: PostgreSQL · Metabase · Agrupamento k-means · Amazon Web Services · Aprendizado não supervisionado · Modelos de otimização · Visualização de dados · Análise estatística · Preparação de dados · Mineração de dados · Limpeza de dados · Habilidades analíticas · Florestas aleatórias · Resolução de problemas · Inglês · Vendas cruzadas · Google Sheets · Insights de negócios · Aprendizado supervisionado · Análise de dados nos negócios · Modelagem de dados · Banco de dados · GitHub · Inteligência de negócios (BI) · Narração de histórias · Algoritmos de aprendizado de máquina · Computação em nuvem · ETL (Extração, transformação e carregamento) · Pensamento estratégico · Manipulação de dados · Python · Programação lógica · Aprendizado de máquina · Git · SQL · Estatística

Financial Trader

LVL Trading · Tempo integral

abr de 2020 - o momento · 3 anos 3 meses

São José do Rio Preto, São Paulo, Brasil · Presencial

Principais resultados:

Utilização de Análise de Dados com python para otimização das estratégias, tais como: 
1. Realização de Backtests de estratégias.
2. Estudos de correlação entre ativos e setores.
3. Estudos Estatísticos envolvendo Estatística Descritiva e Inferencial.
Criação de Dashboards para controle do resultado das estratégias da mesa com Streamlit, PowerBI e Excel.Principais resultados: Utilização de Análise de Dados com python para otimização das estratégias, tais como: 1. Realização de Backtests de estratégias. 2. Estudos de correlação entre ativos e setores. 3. Estudos Estatísticos envolvendo Estatística Descritiva e Inferencial. Criação de Dashboards para controle do resultado das estratégias da mesa com Streamlit, PowerBI e Excel.

Competências: Visualização de dados · Análise estatística · Microsoft Power BI · Habilidades analíticas · Inglês · Inteligência emocional · Gestão de riscos · Estratégias de investimento · Negociação em futuros · Negociação de ações · Python · Microsoft Excel

Consultor financeiroConsultor financeiro

W1 Consultoria Financeira · Meio período

mar de 2021 - nov de 2021 · 9 meses

São José do Rio Preto, São Paulo, Brasil · Remota

Principais resultados:

Prospecção e auxílio de clientes, junto com um time, na parte de Educação Financeira e Investimentos, além da abertura de um escritório em São José do Rio Preto - SP. O resultado foi um aumento considerável na quantidade de clientes, maior visibilidade da empresa e maior disponibilidade de produtos oferecidos a eles.Principais resultados: Prospecção e auxílio de clientes, junto com um time, na parte de Educação Financeira e Investimentos, além da abertura de um escritório em São José do Rio Preto - SP. O resultado foi um aumento considerável na quantidade de clientes, maior visibilidade da empresa e maior disponibilidade de produtos oferecidos a eles.

Competências: Gestão de investimentos · Assessoria financeira · Estratégias de investimento

UNESP - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho"UNESP - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho"

Bacharelado em Engenharia, Engenharia Elétrica e Eletrônica

mar de 2013 - dez de 2019

Nota: 5.2/10

Atividades e grupos: Monitor da Disciplina Introdução à Ciência da ComputaçãoAtividades e grupos: Monitor da Disciplina Introdução à Ciência da Computação

Desenvolvimento do trabalho de conclusão de curso: Aplicativo Interativo para a o aprendizado de Eletricidade.