Machine Learning & Deep Learning
Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, redes neurais artificiais e convolucionais para classificação, regressão, clusterização e previsão de eventos.
Cientista de Dados · Analista de Dados · IA
Gilliard Léda
Transformando dados em decisões com inteligência.
Eu construo
Mais de 7 anos construindo soluções de Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Business Intelligence — do modelo preditivo à aplicação em produção.
Sobre
ResumoCientista de Dados com mais de 7 anos de experiência em Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Business Intelligence, construindo soluções orientadas a dados com foco em impacto para o negócio.
Experiência em Machine Learning, modelagem preditiva e modelos supervisionados e não supervisionados, com base em técnicas estatísticas e avaliação por métricas como Precision, Recall e ROC AUC.
Construção de pipelines de dados, automação de análises, integração com APIs e desenvolvimento de dashboards para apoio à tomada de decisão.
Desenvolvimento de aplicações web e APIs com React, Node.js e FastAPI, integrando IA, Ciência de Dados e serviços em nuvem, com arquiteturas escaláveis para sistemas analíticos.
- Anos em dados & IA
- 7+Anos em dados & IA
- Anos em desenvolvimento
- 10+Anos em desenvolvimento
- Formações acadêmicas
- 4Formações acadêmicas
Como eu atuo
EspecialidadesIA Generativa & AI Agents
LLMs, engenharia de prompts e arquiteturas multiagente com memória conversacional, decisão baseada em contexto e integração com APIs como OpenAI.
Visão computacional & geoespacial
Imagens de satélite, GeoPandas e Folium aplicados à previsão de riscos ambientais e monitoramento territorial.
Pesquisa Operacional & Otimização
Programação linear e não linear, otimização combinatória, simulação, heurísticas e metaheurísticas para alocação de recursos e logística.
Engenharia de dados & BI
Databricks, Apache Spark e PySpark para ingestão e transformação em larga escala, com dashboards em Power BI e Streamlit.
Full Stack orientado a dados
React, Node.js e FastAPI em arquitetura de microsserviços, APIs REST de alta performance, autenticação e implantação em nuvem.
Projetos
Cases selecionadosSoluções em produção — do modelo ao impacto mensurável no negócio.
Tecnologia
Área
Tipo de impacto
6 de 6 cases
01Plataforma geoespacial de risco climático
GeoAlerta AI
Previsão de alagamentos e enchentes combinando imagens de satélite, séries históricas de chuva e arquitetura multiagente com IA Generativa para apoiar órgãos públicos na resposta a eventos extremos.
- Python
- GeoPandas
- Folium
- TensorFlow
- FastAPI
- React
- LLMs
ROC AUC por iteração0,72 → 0,91
v1v2v3v4
Ganho vindo de variáveis geoespaciais e séries de chuva acumulada.
- Modelo de risco de alagamento
- ROC AUC 0,91Modelo de risco de alagamento
- Tempo de análise territorial
- −70%Tempo de análise territorial
- Antecedência média do alerta
- 48hAntecedência média do alerta
02Machine Learning aplicado a operações
Motor de previsão de demanda
Modelos de gradient boosting com engenharia de variáveis sazonais para prever demanda e orientar compras, estoque e dimensionamento de equipe.
- XGBoost
- Scikit-learn
- Pandas
- Databricks
- Power BI
MAPE da previsão-32%
Antes
24,5%
Depois
16,6%
Antes: previsão manual em planilha. Depois: modelo em produção com retreino mensal.
- Erro de previsão (MAPE)
- −32%Erro de previsão (MAPE)
- Giro de estoque
- +18%Giro de estoque
- Unidades de negócio atendidas
- 6Unidades de negócio atendidas
03IA Generativa & AI Agents
Assistente multiagente corporativo
Arquitetura de agentes com memória conversacional e acesso a bases internas via RAG, automatizando consultas operacionais e geração de relatórios.
- LLMs
- OpenAI API
- FastAPI
- Redis
- Supabase
- Docker
Interações automatizadas / mês180 → 1.200
Mês 1Mês 2Mês 3Mês 4
Adoção crescente após liberação para novas áreas.
- Tempo de resposta a consultas
- −60%Tempo de resposta a consultas
- Interações mensais automatizadas
- 1.200+Interações mensais automatizadas
- Respostas aprovadas em revisão
- 92%Respostas aprovadas em revisão
04Engenharia de dados & BI
Pipeline analítico distribuído
Ingestão e transformação em larga escala em arquitetura medalhão no Databricks, com camada semântica e dashboards executivos para decisão diária.
- Apache Spark
- PySpark
- Databricks
- SQL
- PostgreSQL
- Power BI
Tempo de carga diária-85%
Antes
240min
Depois
36min
Antes: rotinas sequenciais em SQL. Depois: Spark distribuído em arquitetura medalhão.
- Tempo de processamento diário
- −85%Tempo de processamento diário
- Registros processados por carga
- 12M+Registros processados por carga
- Relatórios antes manuais automatizados
- 100%Relatórios antes manuais automatizados
05Pesquisa Operacional
Otimização de rotas e alocação
Modelagem em programação linear e metaheurísticas para alocação de recursos e roteirização, com simulação de cenários para o time de operações.
- Python
- PuLP
- OR-Tools
- Streamlit
- Plotly
Custo logístico por cenário-22%
Antes
100 mil
Depois
78 mil
Comparação entre roteirização manual e solução otimizada no mesmo conjunto de rotas.
- Custo logístico simulado
- −22%Custo logístico simulado
- Aproveitamento de frota
- +15%Aproveitamento de frota
- Cenários resolvidos em minutos, não dias
- minCenários resolvidos em minutos, não dias
06Deep Learning
Visão computacional para inspeção
Redes convolucionais para classificação automática de imagens e detecção de anomalias, integradas a uma API de inferência em nuvem.
- PyTorch
- OpenCV
- FastAPI
- AWS
- Azure ML
F1-Score por versão do modelo0,81 → 0,94
Base+ aug.+ tuningFinal
Data augmentation e ajuste de limiar sobre imagens reais de inspeção.
- Detecção de anomalias
- F1 0,94Detecção de anomalias
- Esforço de inspeção manual
- −75%Esforço de inspeção manual
- Latência de inferência
- <300msLatência de inferência
Experiência
2011—2026Ággilli
Cientista de Dados Sênior
Líder técnico em Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Business Intelligence.
- Soluções de IA, Machine Learning e Deep Learning para automação de processos, análise preditiva e apoio à decisão.
- Modelos supervisionados e não supervisionados avaliados por Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, MAE, RMSE e matriz de confusão.
- IA Generativa com LLMs, agentes inteligentes e integração com serviços externos para automação de fluxos e assistentes.
- Pipelines de dados e processamento distribuído com Databricks, Spark e PySpark; implantação de modelos em produção.
- Aplicações full stack para plataformas de IA com React, Node.js e FastAPI, microsserviços e dados em tempo real.
- Liderança técnica do GeoAlerta AI — plataforma de previsão de alagamentos e enchentes com análise geoespacial, imagens de satélite, arquitetura multiagente e IA Generativa para órgãos públicos.
- Python
- Databricks
- PySpark
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- OpenCV
- GeoPandas
- FastAPI
- React
- Power BI
- AWS
- Azure ML
- LLMs
SEFAZ Piauí
Desenvolvedor de Software
Time de desenvolvimento Java com foco em gestão fiscal e arrecadação.
- Sistemas web fiscais integrados ao PostgreSQL com autenticação por certificado digital.
- Migração de sistemas legados para arquitetura Java EE.
- Módulos de geração automatizada de relatórios fiscais e painéis administrativos.
- Java EE
- PostgreSQL
- Certificado digital
SETUT
Analista de Dados
Mineração e modelagem de dados para consultas de clientes.
- Mineração de dados em servidor Oracle Solaris.
- Desenvolvimento de queries SQL e modelos de consulta para clientes.
- Oracle Solaris
- SQL
Trajetória
2001—2026Use Tab para entrar na linha do tempo e as setas, Home ou End para percorrer os marcos. Enter abre os detalhes completos de cada marco.
- 2023 — 2025formaçãoMarco 1 de 10
Pós-graduação em Ciência de Dados e Machine Learning
PUC Campinas
Especialização focada em modelagem preditiva, deep learning e colocação de modelos em produção.
- 2024marcoMarco 2 de 10
GeoAlerta AI em operação com órgãos públicos
Ággilli
Liderança técnica da plataforma de previsão de alagamentos: modelo com ROC AUC 0,91, análise geoespacial e arquitetura multiagente.
- 2023marcoMarco 3 de 10
IA Generativa e agentes inteligentes em produção
Ággilli
Assistentes corporativos com LLMs, RAG sobre bases internas e automação de fluxos operacionais.
- 2022 — 2023formaçãoMarco 4 de 10
Pós-graduação em Data Science para Negócios
PUC Campinas
Tradução de análises em decisão executiva, métricas de negócio e storytelling com dados.
- 2021marcoMarco 5 de 10
Pipelines distribuídos e BI executivo
Ággilli
Arquitetura medalhão em Databricks e Spark, com camada semântica e painéis em Power BI para decisão diária.
- 03/2016 — AtualcarreiraMarco 6 de 10
Cientista de Dados Sênior
Ággilli
Condução da agenda de dados e IA da empresa: do modelo preditivo à plataforma full stack em produção.
- 03/2012 — 02/2016carreiraMarco 7 de 10
Desenvolvedor de Software
SEFAZ Piauí
Sistemas fiscais críticos em Java EE e PostgreSQL, migração de legado e relatórios de arrecadação automatizados.
- 2010 — 2012formaçãoMarco 8 de 10
Mestrado em Informática Aplicada
Universidad San Carlos, Paraguai
Base acadêmica em computação aplicada, estatística e modelagem de sistemas.
- 01/2011 — 02/2012carreiraMarco 9 de 10
Analista de Dados
SETUT
Primeira atuação dedicada a dados: mineração em Oracle Solaris e modelos de consulta SQL para clientes.
- 2001 — 2005formaçãoMarco 10 de 10
Licenciatura em Ciência da Computação
Universidade Estadual do Piauí
Formação inicial em algoritmos, banco de dados e desenvolvimento de software.
Skills
StackDados & IA
Percurso
Formação & idiomas- 2023 — 2025
Pós em Ciência de Dados e Machine Learning
PUC Campinas
- 2022 — 2023
Pós em Data Science para Negócios
PUC Campinas
- 2010 — 2012
Mestrado em Informática Aplicada
Universidad San Carlos, Paraguai
- 2001 — 2005
Licenciatura em Ciência da Computação
Universidade Estadual do Piauí
- PortuguêsNativo
- FrancêsAvançado
- InglêsBásico ao intermediário
Certificados & Cursos
Graduação2018
Mestrado em Informática
Universidade Federal
Especialização2019
Data Science Specialization
Johns Hopkins University / Coursera
Curso2020
Machine Learning
Stanford University / Coursera
Especialização2021
Deep Learning Specialization
DeepLearning.AI / Coursera
Certificação2022
AWS Certified Cloud Practitioner
Amazon Web Services
Certificação2022
TensorFlow Developer Certificate
Google / TensorFlow
Certificação2023
Power BI Data Analyst Associate
Microsoft
Curso2024
Generative AI with Large Language Models
DeepLearning.AI / AWS / Coursera
Curso2024
LangChain for LLM Application Development
DeepLearning.AI / Coursera
Especialização2025
Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
DeepLearning.AI / Coursera
O que dizem
Depoimentos & RecomendaçõesGilliard traduz problema de negócio em modelo em produção. Entregou o GeoAlerta AI com rigor estatístico e uma leitura de risco que a operação passou a usar todos os dias.
Coordenação de Tecnologia
Gerente de Projetos · Ággilli Consultoria
Projeto GeoAlerta AI — risco climático e resposta a desastres
Os pipelines e painéis que ele estruturou reduziram drasticamente o tempo entre a coleta do dado e a decisão. Documentação clara e modelos auditáveis.
Equipe de Inteligência Fiscal
Auditoria e Análise de Dados · SEFAZ
Pipelines analíticos e automação de indicadores
A otimização de rotas trouxe ganho mensurável de eficiência. Ele explica o modelo de um jeito que gestor não técnico entende e confia.
Direção de Operações
Planejamento e Mobilidade · SETUT
Otimização de rotas e previsão de demanda
Arquitetura de agentes bem pensada, com avaliação e guardrails desde o primeiro dia. Raro ver esse cuidado em projetos de IA generativa.
Parceiro de Produto
Tech Lead · Projeto multiagente
Assistente multiagente com RAG
Referências completas e contatos de recomendação podem ser enviados sob solicitação.
Currículo
Download & LinkedInPDF completo
Currículo em duas páginas, pronto para processos seletivos e propostas.
Perfil, experiência detalhada com resultados mensuráveis, competências técnicas e formação.
Baixar currículo (PDF)Abrir em nova abaVersão resumida · LinkedIn
Cientista de Dados | Analista de Dados | IA Generativa & Machine Learning Mais de 7 anos transformando dados em decisões: Machine Learning, Deep Learning, IA Generativa, análise geoespacial e Business Intelligence — do modelo preditivo à aplicação em produção. O que faço: • Modelos preditivos supervisionados e não supervisionados (ROC-AUC, F1-Score, RMSE) em produção • IA Generativa com LLMs, arquiteturas multiagente e RAG sobre bases corporativas • Pipelines de dados distribuídos com Databricks, Spark e PySpark • Aplicações full stack orientadas a dados com React, Node.js e FastAPI • Painéis executivos em Power BI para decisão orientada a dados Destaque: liderança técnica do GeoAlerta AI — previsão de alagamentos e enchentes com imagens de satélite e IA Generativa para órgãos públicos (ROC AUC 0,91 e −70% no tempo de análise territorial). Stack: Python · TensorFlow · PyTorch · XGBoost · Databricks · PySpark · GeoPandas · FastAPI · React · Power BI · AWS · Azure ML · LLMs Aberto a projetos de Ciência de Dados, IA e BI — gilliardleda@gmail.com
Cole direto no campo "Sobre" do LinkedIn ou use como legenda de post ao compartilhar o portfólio.
Perguntas frequentes
Ciência de dados aplicada, machine learning em produção, IA generativa com agentes e engenharia de dados — do diagnóstico ao modelo em produção com métricas de negócio.
Diagnósticos em 1 a 2 semanas, provas de conceito em 3 a 6 semanas e projetos completos de 8 a 16 semanas, com entregas incrementais a cada sprint.
Escopo fechado por pacote ou alocação por sprint. Após uma conversa de 20 a 45 minutos envio uma proposta com escopo, entregáveis, prazo e investimento.
Acordo de confidencialidade, princípio do menor privilégio, anonimização quando possível e processamento no ambiente do cliente sempre que exigido.
Python, SQL, PySpark, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, LangChain, Airflow, Docker, Power BI e nuvem (AWS/Azure/GCP).
Trabalho remoto por padrão, com rituais semanais de acompanhamento, e presencial pontualmente para workshops e imersões de diagnóstico.
Defino métricas de negócio e de modelo antes do início e acompanho a evolução em painéis — de acurácia e ROC AUC a redução de custo e tempo.
Sim. Transferência de conhecimento é parte do escopo: documentação, pair programming e workshops para o time assumir a operação.
Escrevo sobre
Artigos & InsightsAnálises e aprendizados de projetos reais — métricas que importam, arquiteturas multiagente, risco climático e pipelines confiáveis.
- Machine Learning
- IA Generativa
- Geoespacial
Solicite uma proposta
OrçamentoConte o desafio em poucos campos. Você revisa o resumo antes de enviar.
Vamos conversar
Disponível para projetos de Ciência de Dados, Inteligência Artificial e plataformas analíticas.
- gilliardleda@gmail.com
- Telefone
- (99) 99166-7990
- Localização
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