IA aplicada a fluxos críticos
Tenho experiência em automação de auditoria, leitura de contratos, extração de cláusulas, conformidade normativa e recuperação de informação técnica com LLMs e sistemas multiagentes.
Python
Engenharia de IA
NLP
MLOps
LLMOps
GenAI
Olá, seja bem-vindo. Eu sou a Flávia, Cientista de Dados Sênior com 6 anos de experiência em IA, dados e automação. Minha atuação combina IA generativa, NLP, machine learning e todo o processo de dados que sustenta a ciência de dados, da estruturação e qualidade da informação até a modelagem, automação e aplicação em contextos reais.
- Experiência
- 6 anos em dados, IA e analytics
- Posicionamento
- Cientista de Dados Sênior
- Especialidade
- IA generativa, RAG e arquitetura de dados
- Base acadêmica
- UnB, USP e IESB
Resumo executivo
O que levo para times de dados e produto
Base sólida em ciência e engenharia
Atuo com Python, Spark, Databricks, Delta Lake, MLflow, Streamlit, LangChain e pipelines orientados a governança, monitoramento e produção.
Comunicação e formação contínua
Além da prática profissional, mantenho produção técnica forte, certificações recentes em Data Engineering e pesquisa acadêmica em Ciência dos Dados.
Trajetória profissional
Experiência construída entre indústria 4.0, governo, consultoria e IA aplicada
FNDE / ecossistema G4F
Cargo: Cientista de Dados Sênior
Estruturação de ambiente analítico em Azure e Databricks com Arquitetura Medallion, pipelines escaláveis, governança e base para ciência de dados aplicada a auditoria e inteligência.
BBTS
Cargo: Cientista de Dados Sênior / Engenheira de IA Sênior
Desenvolvimento de sistema inteligente para calendário de pagamentos a partir de contratos em PDF, com LangChain, CrewAI, Databricks Workflows e persistência em Delta Lake.
Compass UOL
Cargo: Cientista de Dados Especialista em IA
Criação de soluções com LLMs para extração técnica de PDFs, RAG de normativos, validação em Streamlit, versionamento com MLflow e uso de agentes autônomos.
EVCOMX · serviço para a Petrobras
Cargo: Cientista de Dados / Especialista em IA
Atuação em machine learning, NLP, extração técnica de dados, Streamlit, prompts few-shot e evolução de pipelines de regex para LLMs aplicados a problemas reais.
MDS · Ministério do Desenvolvimento Social, Família e Combate à Fome
Cargo: Analista de Dados
Análise de bases governamentais massivas, como Bolsa Família, BPC e Cadastro Único, com Big Data, SQL, scripts em Python e dashboards analíticos voltados a suporte à decisão.
Presidência da República
Cargo: Estagiária de Ciência de Dados
Coleta automatizada de notícias com web scraping, uso de NLP com spaCy para NER e sumarização, visualização em Power BI e projetos experimentais com deep learning.
Áreas de atuação
Um perfil híbrido entre profundidade técnica, aplicação real e visão de negócio
IA Generativa e LLMOps
Desenvolvimento de soluções com LLMs, RAG, agentes e fluxos estruturados para extração, análise, automação e apoio à decisão em contextos corporativos.
Machine Learning e NLP
Experiência com classificação, modelos supervisionados, processamento de linguagem natural, embeddings, deep learning e aplicações voltadas a texto, documentos e dados não estruturados.
Dados, Arquitetura e Pipelines
Estruturação de ambientes analíticos, pipelines escaláveis, governança, qualidade de dados e arquitetura moderna para dar sustentação a analytics, machine learning e IA.
Analytics e Suporte à Decisão
Análise exploratória, conciliação de bases, dashboards, monitoramento e tradução de dados em leituras claras para áreas técnicas, operacionais e de negócio.
Formação e certificações
Credenciais que sustentam a parte prática do meu trabalho
UnB, USP e IESB
Mestrado em Computação Aplicada na UnB, MBA em Inteligência Artificial e Big Data pela USP e bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial pelo IESB.
Ciência dos Dados e textos jurídicos
Linha de pesquisa em Ciência dos Dados, com estudo sobre reconhecimento de entidades nomeadas em textos jurídicos e base consistente em bancos de dados, mineração de dados massivos e experimentação aplicada.
Data Engineering e Databricks
Certificações recentes em Airflow, Spark, Snowflake, BigQuery, Modern Data Stack e trilhas Databricks ligadas à preparação de dados para machine learning e agentes de recuperação.
Certificações em destaque
Certificações
Databricks
Badge ligado a trilhas de machine learning e ecossistemas modernos de dados.
Retrieval Agents
Construção de agentes de recuperação e fluxos aplicados dentro do universo Databricks.
Palantir Foundry
Formação voltada à construção de soluções de dados e operações com plataformas corporativas.
AIP Foundations
Base complementar em aplicação de IA e workflows sobre o ecossistema Palantir.
Functions, Tools and Agents with LangChain
Especialização no uso de OpenAI Function Calling e ferramentas do LangChain para transformar LLMs em agentes operacionais.
Certificado Profissional de Análise de Dados do Google
Processo completo de análise de dados utilizando BigQuery, R, SQL e Sheets.
Introduction to LangGraph e LangSmith
Formação em orquestração de fluxos com grafos, observabilidade, rastreabilidade e avaliação de aplicações com LLMs, fortalecendo práticas de engenharia de IA.
Experiência acadêmica
Leia os meus TCCs
NER em textos jurídicos com spaCy e aplicação publicada
No TCC da graduação, desenvolvi dois modelos spaCy ajustados em português do Brasil para reconhecimento de entidades nomeadas no domínio jurídico, usando o dataset LeNER-Br e publicando um aplicativo funcional no Hugging Face.
- Tema: extração de legislação, jurisprudência, pessoas, tempo, local e organização em textos legais.
- Resultados: F1 de 81,42% no modelo small e 83,76% no modelo large, com desempenho acima de 80%.
- Gancho: pesquisa aplicada com NLP jurídico, avaliação comparativa e entrega utilizável por usuário final.
CNN para apoio ao diagnóstico de COVID-19 em raio X
Na monografia do MBA, desenvolvi e validei um modelo de redes neurais convolucionais para classificar imagens de raio X do tórax, com foco em apoio ao diagnóstico da COVID-19.
- Base criada com 2.089 imagens, sendo 505 casos de COVID-19 e 1.580 casos normais.
- Resultados: 98,40% de acurácia no teste, com ajuste de hiperparâmetros e aumento de dados.
- Gancho: deep learning aplicado à saúde, desenho experimental e código público no GitHub.
Presença digital
Onde aprofundar meu trabalho
LinkedIn
Publicações, artigos e posicionamento profissional.
GitHub
Código, experimentos e trilhas técnicas do meu trabalho.
Kaggle
Notebooks, desafios e exercícios aplicados em ciência de dados.
Hugging Face
Exploração de IA, modelos e experimentos ligados ao ecossistema open source.
Medium
Conteúdo autoral sobre grafos, Spark, Python, estatística e bibliotecas de IA.
Linktree atual
Ponto de transição até este site assumir sua presença principal.
Contato
Entre em contato comigo e vamos conversar
Sempre estou aberta a novas oportunidades.