Paulo Ramiro

Sou Engenheiro de Computação com mais de 4 anos de experiência em projetos de ciência de dados, engenharia de dados e inteligência artificial, aplicando soluções orientadas a dados para resolver desafios reais e gerar valor para negócios. Tenho paixão por tecnologia e inovação, com forte base em estatística, programação e modelagem preditiva.

Atuo no desenvolvimento de modelos de machine learning e deep learning, engenharia de dados e análise de performance, com foco em otimização de processos, automação e tomada de decisão baseada em dados. Possuo domínio em Python, R, SQL, MongoDB e ferramentas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, Power BI, Excel e PyCaret.

Experiência com metodologias como CRISP-DM e participação ativa em projetos com impacto direto, como controle inteligente de reagentes no tratamento de água e sistemas de monitoramento da bolsa de valores. Perfil analítico, colaborativo e orientado a resultados, com facilidade para atuar em ambientes multidisciplinares e dinâmicos.

Busco constantemente aprimorar minhas habilidades técnicas e estratégicas para contribuir com times de dados na entrega de soluções robustas, escaláveis e alinhadas aos objetivos do negócio.

Engenheiro de computação com sólida atuação em projetos de ciência de dados e inteligência artificial, aplicando soluções tecnológicas para desafios reais e de alta complexidade. Ao longo da carreira, liderou e participou de iniciativas envolvendo análise exploratória de dados, modelagem preditiva, automação de processos e implementação de pipelines de machine learning, utilizando ferramentas como Python, R, Scikit-Learn, PyCaret, TensorFlow, Pandas e NumPy.

Desenvolveu projetos voltados à otimização de processos e suporte à decisão, empregando técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para gerar insights e previsões com alto grau de acurácia. Atuou com integração de dados de múltiplas fontes, criação de dashboards interativos e estruturação de bases em ambientes SQL e NoSQL (PostgreSQL e MongoDB).

Bacharel em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG), com formação complementar voltada à ciência de dados e engenharia de dados. Atualmente cursa especialização em Ciências de Dados e Big Data pela PUC Minas e Formação Profissional em Engenharia de Dados pela Escola DNC.

Sua formação é marcada pela integração entre teoria e prática, com ênfase em estatística, algoritmos, aprendizado de máquina, big data e infraestrutura de dados. Participou ativamente de projetos acadêmicos e de pesquisa aplicada, incluindo iniciação científica com publicação reconhecida pela SBC. Essa base técnica sólida é complementada por experiências práticas em ambientes reais e corporativos, o que reforça sua capacidade de gerar soluções inteligentes e escaláveis baseadas em dados.