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Fernando G.
Data Scientist
Fernando Gomes Papi ist ein talentierter Datenwissenschaftler mit mehr als sechs Jahren Erfahrung in Start-ups und Scale-ups.
Sein Schwerpunkt liegt auf der Strukturierung von datenwissenschaftlichen und maschinellen Lernprozessen, Methodiken und Pipelines. Er hat Erfahrung in den Bereichen Sports Tech und Fintech sowie Forschung, MLOps und Data Engineering.
Er hat einen Master of Science in Künstlicher Intelligenz sowie einen Bachelor of Science in mechatronischem Maschinenbau und ist derzeit an der Universität von São Paulo für das Financial Engineering MBA Programm eingeschrieben.
Er verfügt über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und spricht sehr gut Englisch.
Hauptkompetenz
- Data Analytics 8 Jahre
- Data Science 8 Jahre
- Machine Learning 5 Jahre

Andere Fähigkeiten
- SQL 5 Jahre

- Apache Spark 2 Jahre
- Databricks 2 Jahre

Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Data Scientist
Transfero Group - 4 jahre 1 monat
- Design und Entwicklung der ETL-Daten-Pipeline zur Berechnung enormer finanzieller Datensätze, welche die Rechenzeit von mehreren Tagen auf Stunden verkürzte (PySpark – Databricks – Azure);
- Erstellung einer „Code-Methodik“ als Orientierungshilfe für die Entwicklung neuer Maschinenlern-Projekte, auf deren Grundlage zwei Projekte strukturiert wurden;
- Entwicklung von Maschinenlern-Modellen für die Prognose des Bitcoin-Handelsvolumens (XGBoost, 65 % Genauigkeit) und der Krypto-Volatilität (Temporal Fusion Transformer, 95 % Genauigkeit);
- Entwicklung einer MLOps-Pipeline, um Modelle zur Produktionsreife zu bringen: Berechnung von Hunderten von Funktionen, Streaming von Inferenzen in Echtzeit mit dem FastAPI-Websocket-Server, Modellüberwachung mithilfe der SQL-Datenbank und der Slack-API (Docker on ECS, AWS FeatureStore, FastAPI, SQL, Slack), mit einer Betriebszeit von über 99 %;
- Erstellung eines numerischen Index zur Wertung von Zeitreihendaten und der Unterstützung der Entwicklung von Handelsstrategien (statistische Korrelationen, Kointegration, ACE-Score, Zeitserienanalyse).
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
Machine Learning
Data Science Consultant
Cognitivo - 2 monate
Erstellung von Kundschaftsstatistik für eine große brasilianische B2C-Video-Streaming-App.
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
Data Scientist
Joga App - 4 jahre 8 monate
- Entwicklung von Algorithmen für GPS-Filter, Korrektur und Leistungsanalyse für Amateur- und Elite-Fußballer:innen;
- Verantwortlich für die Gewährleistung der Qualität der Datenprodukte und die Verwaltung von Aufgaben wie Backlog, OKR und Kennzahlen;
- Integration von Python-Algorithmen in AWS auf dem Serverless-Framework, einschließlich Lambda, S3, EC2, DynamoDB und CloudWatch;
- Ausführung von Aufgaben wie Datenanalyse, Implementierung von Kalman-Filtern, neuronalen Netzwerken, Fuzzy-Filtern, wissenschaftlichen Algorithmen, einer statistischen Insight Engine, grundlegender Computervision und Gesichtserkennungsalgorithmen;
- Verwendung von Python für die Erstellung leistungsstarker Datenvisualisierungen;
- Wartung der Python-Infrastruktur für die automatische Erstellung von Hunderten von täglichen Berichten.
Data Scientist || Co-fouder and Partner
Joga App - 4 jahre 8 monate
-
Data Scientist from Day 1 of the company, from 0 to over 50000 users
-
Algorithms for GPS filtering and correction and performance analysis fore lite football athletes and amateur players
-
Client-facing customer success role regarding data services of the product
-Responsible for data products quality assurance, backlog, OKRs, and metrics
- Integrated Python algorithms with AWS on Serverless Framework (Lambda, S3 , EC2, DynamoDB, CloudWatch)
-Tasks included Data Analysis , Kalman Filters , Neural Networks , Fuzzy Filters , scientific algorithms , statistical insights engine ,basic computer vision and facial recognition algorithms
-
Powerful data visualization with Python
-
Maintenance of Python infrastructure for automatic delivery of hundreds of reports daily
-
Ausbildung
MSc.Finanztechnik
Universität von São Paulo · 2023 - 2025
MSc.Automation Engineering - Artificial Intelligence
Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC · 2016 - 2019
BSc.Regelungs- und Automatisierungstechnik
Universidade Federal de Santa Catarina - UFSCv · 2008 - 2015
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In einem kurzen 25-minütigen Gespräch würden wir gerne:
- Auf Ihren Bedarf bezüglich des Recruitments von Software-Entwicklern eingehen
- Unseren Prozess vorstellen und somit wie wir Sie mit talentierten und geprüften Kandidaten aus unserem Netzwerk zusammenbringen können
- Die nächsten Schritte besprechen, um den richtigen Kandidaten zu finden - oft in weniger als einer Woche
