Espedito Ferreira Alves

Cientista de Dados

Atuo na área de Sales & Operations Planning (S&OP) da Shopee Express, com foco em Solutions Engineering aplicado a planejamento, forecasting e decisões estratégicas em escala nacional. Desenvolvo e mantenho modelos de forecasting baseados em Machine Learning (classificação e regressão) e modelagem estatística, com ênfase em séries temporais para capturar padrões de demanda e sazonalidade. Construo pipelines analíticos robustos utilizando Presto SQL, integrando dados de demanda, fulfillment, pickup stations, malha logística e projeções financeiras (FP&A), além de estruturar camadas analíticas que garantem consistência e rastreabilidade dos dados. Também sou responsável pela modelagem de dados em Google Sheets para a criação de reportes estratégicos e dashboards executivos, assegurando que as informações sejam apresentadas de forma clara, acessível e alinhada às necessidades de negócio. Essas soluções sustentam os números oficiais de forecasting da companhia, utilizados em decisões estratégicas de curto, médio e longo prazo.

Principais frentes de atuação:

• Solutions Engineering aplicado a S&OP e Forecasting
• Desenvolvimento e governança dos modelos oficiais de forecast (ML)
• Construção de pipelines analíticos em SQL (Trino/Presto) e Python
• Criação de dashboards executivos e indicadores estratégicos
• Garantia de qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados oficiais

Competências: Machine Learning • Forecasting • S&OP • Python • SQL (Trino/Presto)

Cientista de Dados

Atuei como cientista de dados, focando no desenvolvimento de modelos para prevenção à lavagem de dinheiro e ao financiamento do terrorismo. É um campo desafiador que exige uma análise rigorosa de dados e estatísticas, além do uso de técnicas de machine learning para criar modelos preditivos eficazes. Minhas responsabilidades incluíam a execução de consultas e a integração de dados de múltiplas fontes para a modelagem necessária ao desenvolvimento dos modelos. Para tal, era imprescindível o uso de ferramentas de big data, como ambientes de data lake, PySpark, Python SQL e, ocasionalmente, SAS, para estruturar as informações de maneira eficiente.

Competências principais: Machine Learning • Big Data • PySpark • Python • SQL • SAS

Estagiário - Gestão de Riscos

Dentre minhas atribuições, estava a análise de dados das matrizes de risco, a consolidação dos resultados e a elaboração de apresentações para a liderança. Percebendo a necessidade de um método mais eficiente para apresentar esses resultados, assumi a iniciativa de desenvolver dashboards no Power BI para o departamento de risco. Esse esforço visava não apenas a automação das apresentações, mas também a agilização dos processos. Além disso, projetei um processo de tratamento de dados aprimorado, garantindo uma integração harmoniosa com o Power BI. No desenvolvimento do sistema de gestão de riscos, atuei como uma ponte vital entre a equipe de TI e o setor de risco. Fui encarregado dos testes e da homologação de cada etapa do desenvolvimento, assegurando a aderência à metodologia de gestão de risco em todas as fases do processo.

Competências: Gestão de riscos • Gestão de riscos de portfólio • Microsoft Power BI • Microsoft Excel • Análise de dados estatísticos • Comunicação

Licenciatura em Matemática

Base sólida em Matemática, com ênfase em Matemática Computacional Aplicada, álgebra linear e probabilidade, essenciais para abstração e algoritmos estatísticos.