Experiência.

Modelos e tecnologias

ARIMA e suavização exponencial previram a demanda para SKUs estabelecidos. Random forests e gradient-boosted trees modelaram a demanda não linear e sinais operacionais; recursos de produtos comparáveis e atributos de produtos apoiaram o planejamento para novos SKUs.

Um planejador com restrições converteu as previsões em horários de início e parada de equipamentos e trocas de SKU. Cenários separados de capacidade e custo apoiaram o planejamento de investimentos por localidade e de força de trabalho.

Dos dados à decisão

Entradas

Histórico de demanda de SKU, atributos de produtos, disponibilidade de equipamentos, requisitos de troca (changeover), capacidade de mão de obra, variações cambiais e inflação.

Saídas do modelo

Previsões de demanda, estimativas de carga de equipamentos, cronogramas de produção viáveis e cenários de capacidade e custo em nível de localidade.

Decisões

Produção e trocas programadas sob restrições de equipamentos, mão de obra e entrega; comparei opções de pessoal e alocação de capital em relação à demanda e ao custo esperados.

Avaliação

Erro de previsão do período subsequente, lançamentos de produtos em base de teste (held-out), viabilidade do cronograma, throughput, desempenho de entrega e tempo de troca (changeover).

Modelos e tecnologias

Estimei volumes de códigos de faturamento por meio de modelos lineares generalizados de Poisson a partir de geografia, coorte demográfica, exposição populacional e tempo. Utilizei previsão de séries temporais e análise de coorte para acompanhar tendências de utilização de especialidades.

Realizei uma análise separada de capacidade e economia que traduziu os volumes de serviços projetados em cenários de investimento e de pessoal departamental.

Dos dados à decisão

Entradas

Atividade histórica de códigos de faturamento, datas de serviço, geografias de pacientes e coortes demográficas, alinhadas às informações disponíveis em cada data de previsão.

Saídas do modelo

Previ volumes de códigos e trajetórias de utilização de especialidades por geografia e coorte.

Decisões

Comparei prioridades de investimento departamental e de pessoal utilizando a utilização projetada, a capacidade existente e a economia da linha de serviço.

Avaliação

Erro de previsão em período de teste (held-out-period) por coorte, cobertura de intervalo de previsão, atrasos no reporte de sinistros e sensibilidade a mudanças de codificação ou reembolso.

Modelos e tecnologias

Utilizei TF-IDF e word2vec para apoiar a recuperação semântica e a expansão de consulta. Apliquei LambdaMART para classificar correspondências entre vaga e currículo usando relevância textual, habilidades, geografia e sinais comportamentais; as pontuações de porcentagem de correspondência expressaram a relevância normalizada.

Modelos separados de demanda por função e região e modelos de valor de conversão fundamentaram as estimativas de oportunidade publicitária.

Dos dados à decisão

Entradas

Descrições de vagas, currículos, cargos, habilidades, restrições de localização, atividade de busca, lances de publicidade e histórico de conversão.

Saídas do modelo

Classifiquei correspondências, expandi a cobertura de busca, estimei a demanda em nível de função e o valor publicitário estimado por anúncio.

Decisões

Ampliei a descoberta em todo o inventário existente, classifiquei vagas e candidatos relevantes e fundamentei a alocação publicitária por função e região.

Avaliação

nDCG@K, precisão@K e recall@K contra julgamentos de relevância; cobertura em um limiar de relevância consistente; calibração do modelo de conversão e desempenho em período futuro.

Modelos e tecnologias

TF-IDF e modelos lineares classificaram documentos jurídicos por assunto e linguagem recorrente. Representações de GPT-2 alimentaram um fluxo de trabalho de classificação específico para rótulos de isenção de direito do trabalho federal.

Modelos supervisionados distintos estimaram resultados de casos a partir de informações pré-decisão e características judiciais históricas. A análise de aprendizado de compliance utilizou o desempenho de itens de avaliação e comparações de coortes para identificar e testar novas áreas de treinamento.

Dos dados à decisão

Entradas

Estatutos, exemplos de isenção rotulados, fatos trabalhistas, metadados de casos, decisões judiciais anteriores e resultados históricos; respostas de avaliação e atributos de coorte para a análise de aprendizado separada.

Saídas do modelo

Rótulos de taxonomia jurídica, classificações de isenção, estimativas de resultados de casos e padrões no desempenho de avaliações.

Decisões

Apoiei a revisão jurídica e a análise de financiamento de litígios usando informações disponíveis antes da decisão alvo; usei padrões de avaliação para priorizar novos tópicos de treinamento de compliance.

Avaliação

Precisão e recall por classe, holdouts temporais, classificações falsas de isenção, ablações de características do modelo de resultado e desempenho entre coortes de avaliação.

Modelos e tecnologias

O XGBoost suportou objetivos supervisionados distintos para eventos de crédito hipotecário, prêmios de seguro residencial e valores de imóveis. As saídas de eventos de crédito utilizaram calibração de probabilidade; os modelos de prêmio e avaliação utilizaram regressão.

Cada produto utilizou seus próprios recursos (features), rótulos (labels) e destino de fluxo de trabalho. A distribuição de informações de propriedades conectou as saídas de avaliação às ferramentas voltadas para agentes.

Dos dados à decisão

Entradas

Dados de tomadores de empréstimo e de empréstimos no momento da subscrição; dados de propriedade, cobertura e prêmio; transações encerradas historicamente e atributos de propriedades para avaliação.

Saídas do modelo

Probabilidades de risco de crédito hipotecário, estimativas de prêmios de seguro e recomendações de valor de propriedade.

Decisões

Entreguei pontuações de risco para fluxos de trabalho hipotecários, estimativas de prêmio para fluxos de trabalho de seguros e recomendações de avaliação para ferramentas de agentes imobiliários.

Avaliação

Desempenho fora do tempo (out-of-time) e em regiões de teste (held-out), calibração de probabilidade de crédito, erro de prêmio e avaliação, e avaliação contra resultados de crédito maduros.

Modelos e tecnologias

Modelos logísticos treinados com FTRL estimaram a probabilidade de clique a partir de recursos publicitários esparsos. Modelos distintos de conversão e valor estimaram retornos subsequentes e informaram lances e alocação de orçamento.

Políticas do lado do comprador controlaram lances, ritmo e orçamentos de campanha. Modelos do lado da exchange avaliaram o tempo de leilão e os preços de reserva para inventário auto-hospedado. A análise de campanhas conectou o roteamento e o desempenho do texto à conversão.

Dos dados à decisão

Entradas

Impressões, cliques, conversões, contexto de posicionamento, variantes criativas, gastos de campanha e dados de leilão, unidos dentro de janelas de atribuição definidas.

Saídas do modelo

Probabilidades de clique e conversão, valor esperado por oportunidade, sinais de desempenho de campanha e cenários de preço mínimo de exchange.

Decisões

Aloquei orçamentos de campanha e lances; ajustei as configurações de leilão de exchange separadamente; usei o desempenho de cópia e conversão para melhorar o roteamento de automação de marketing.

Avaliação

Calibração de probabilidade, taxa de conversão, custo por aquisição e comparações de ROAS controlado, com consideração de conversões tardias e janelas de atribuição.

Modelos e tecnologias

Modelos generativos produziram conteúdo publicitário. A orquestração de ferramentas com estado (stateful) conectou a criação, publicação e implantação, com uma política de lances separada regendo as decisões de gastos.

A execução utilizou argumentos de ferramentas validados, tentativas limitadas (bounded retries), proteção contra ações duplicadas e reconciliação após timeouts. A avaliação de rastreamento comparou versões de modelos e prompts em fluxos de trabalho completos. A avaliação de logística aérea acompanhou os fluxos de trabalho operacionais separadamente.

Dos dados à decisão

Entradas

Briefings de campanha, contexto criativo, esquemas de ferramentas, estado do fluxo de trabalho e restrições de gastos; entradas e saídas do modelo, resultados de ferramentas e rastreamentos operacionais para avaliação.

Saídas do modelo

Gerei ativos publicitários, validei ações de ferramentas, registros de execução e resultados de avaliação em nível de tarefa.

Decisões

Publiquei e implantei publicidade por meio de fluxos de trabalho controlados; ajustei lances por meio de uma política separada; usei falhas de rastreamento, qualidade, latência e custo para orientar a otimização do modelo.

Avaliação

Conclusão de tarefas, ações inválidas ou duplicadas, comportamento de recuperação, latência e custo por tarefa concluída; resultados operacionais avaliados separadamente do sucesso da chamada do modelo.

Modelos e tecnologias

Utilizei o Apache Flink para processar eventos com marca de tempo usando janelas de tempo de evento com estado (stateful, event-time windows). Watermarks e o tratamento de eventos tardios mantiveram os recursos móveis (rolling features) alinhados ao tempo do evento; a inferência de modelo online pontuou esses recursos para a aplicação da plataforma de leitura.

O replay, o tratamento de duplicatas e a recuperação de checkpoint deram suporte ao pipeline de recursos. Versões de modelos e o frescor dos recursos foram monitorados juntamente com a latência de inferência.

Dos dados à decisão

Entradas

Eventos de plataforma com marca de tempo, identificadores de entidade consistentes, histórico de eventos reproduzível e entradas de modelo versionadas.

Saídas do modelo

Recursos móveis em nível de entidade e previsões online entregues à aplicação consumidora.

Decisões

Alimentei as saídas do modelo atual em fluxos de trabalho de aplicações downstream, com tratamento explícito para eventos tardios, recursos obsoletos e estado de processamento recuperado.

Avaliação

Atraso de evento (event lag), idade do recurso, eventos tardios e duplicados, recuperação de estado, latência de inferência e desempenho do modelo em tempo futuro.

Modelos e tecnologias

Os classificadores de ameaças identificaram padrões conhecidos, enquanto os modelos de detecção de anomalias atribuíram pontuações a desvios na telemetria de segurança. A simulação de Monte Carlo estimou os riscos de ataque e defesa com base em premissas amostradas.

Testes de invasão éticos avaliaram as defesas observadas. As pontuações de detecção, os resultados das simulações e as constatações dos testes orientaram os fluxos de triagem, correção e implantação de patches.

Dos dados à decisão

Entradas

Telemetria de segurança, rótulos de ameaças, constatações de testes de invasão autorizados e premissas de cenários de ataque e controles.

Saídas do modelo

Pontuações de ameaças e anomalias, constatações priorizadas e distribuições de risco simuladas.

Decisões

Priorizei a investigação e a correção; separei as recomendações de patches, sua implantação e a verificação posterior.

Avaliação

Precisão e revocação da detecção, volume de falsos positivos, tempo até a detecção, constatações dos testes de invasão e verificação das correções; a sensibilidade da simulação foi avaliada separadamente.

Modelos e tecnologias

Previsões de carga de trabalho e otimização restrita orientaram a implantação de armazenamento, computação e serviços em ambientes AWS, Azure e GCP.

Separadamente, redes neurais baseadas em sensores modelaram o consumo da instalação a partir de telemetria de IoT e condições operacionais. Restrições de capacidade e térmicas moldaram as recomendações operacionais da instalação e os cenários de custo.

Dos dados à decisão

Entradas

Históricos de utilização de nuvem e de carga de trabalho; telemetria de energia, água e operação em nível de edifício, dados de emissões associados e custos de recursos.

Saídas do modelo

Previsões de demanda de recursos, cenários de capacidade de nuvem, previsões de consumo da instalação e estimativas de custos operacionais.

Decisões

Planejei a implantação de recursos dentro de restrições de serviço e capacidade; comparei recomendações operacionais da instalação com limites térmicos, consumo e P&L no nível do site.

Avaliação

Erro de previsão, folga de capacidade, desempenho do serviço, consumo de energia e água ajustado à carga de trabalho, e custo por carga de trabalho e instalação.

Modelos e tecnologias

A classificação por NLP e a extração de informações converteram ordens de serviço em campos validados. A previsão de demanda e duração do serviço estimou a carga de trabalho por função, região e período.

Um otimizador de rotas com restrições atribuiu o trabalho utilizando habilidades, turnos, deslocamento e requisitos de agendamento. Um modelo de precificação separado avaliou o esforço do serviço, o custo e as entradas comerciais em nível de cliente.

Dos dados à decisão

Entradas

Texto da ordem de serviço, histórico de serviços, tipos de trabalho, habilidades necessárias, locais, disponibilidade de trabalhadores, tempos de deslocamento e custos de serviço.

Saídas do modelo

Requisitos de trabalho estruturados, previsões de demanda e duração, atribuições viáveis e estimativas de precificação em nível de cliente.

Decisões

Dimensionamento de pessoal e despacho planejados sob restrições de habilidades, turnos e serviços; avaliei a precificação em relação ao esforço esperado e aos requisitos comerciais.

Avaliação

Precisão da extração de campo, erro de demanda e duração, viabilidade do cronograma, conclusão no prazo, tempo de deslocamento e margem por trabalho.