NYHET
Proxify er åpen om utviklerens prestasjoner — det er bransjeledende, og også enhver CTOs drøm.
Finn ut mer
Fernando G.
Data Scientist
Fernando er en dyktig dataforsker med over seks års erfaring innen oppstart og oppskalering.
Med fokus på å strukturere datavitenskap og maskinlæringsprosesser, metodologier og pipeliner, har han erfaring innen sportstech og fintech, og kombinerer forskning, maskinlæringsoperasjoner (MLOps) og datateknikk.
Han har en MSc i kunstig intelligens og en BSc i mekatronikkteknikk og er for tiden påmeldt MBA-programmet Financial Engineering ved University of Sao Paulo.
Han har gode kommunikasjonsevner og er svært dyktig i muntlig engelsk.
Hovedekspertise
- Data Analytics 8 år
- Data Science 8 år
- Machine Learning 5 år

Andre kunnskaper
- SQL 5 år

- Apache Spark 2 år
- Databricks 2 år

Utvalgt opplevelse
Arbeidserfaring
Data Scientist
Transfero Group - 4 years 1 month
- Designet og utviklet datapipeliner for å beregne massive økonomiske datasett, noe som reduserte beregningstiden fra flere dager til kun timer (PySpark – Databricks – Azure);
- Laget en «metode på kode» for å veilede utviklingen av nye maskinlæringsprosjekter, der to prosjekter ble strukturert;
- Utviklet maskinlæringsmodeller for å forutsi Bitcoin-handelsvolum (XGBoost, 65 % nøyaktighet) og kryptovolatilitet (Temporal Fusion Transformer, 95 % nøyaktighet);
- Utviklet en MLOps-pipeline for å sette modeller i produksjon: beregning av hundrevis av funksjoner, strømmeslutninger i sanntid ved bruk av FastAPI Websocket-server, modellovervåking ved hjelp av SQL-database og Slack API (Docker på ECS, AWS FeatureStore, FastAPI, SQL, Slack), med en oppetid på over 99 %;
- Laget en numerisk indeks for å klassifisere tidsseriedata og bidra til å bygge handelsstrategier (statistiske korrelasjoner, ko-integrasjon, ACE-score, tidsserieanalyse).
Teknologier:
- Teknologier:
- Data Science
Machine Learning
Data Science Consultant
Cognitivo - 2 months
Utførte statistisk analyse av kundefrafall for en stor brasiliansk B2C videostrømmingsapp.
Teknologier:
- Teknologier:
- Data Science
Data Scientist
Joga App - 4 years 8 months
- Utviklet algoritmer for GPS-filtrering, korreksjon og ytelsesanalyse for amatørfotballspillere, samt elitefotballspillere.
- Tok ansvaret for å kvalitetssikre dataprodukter og administrere oppgaver som backlog, OKRs og metrikk.
- Integrerte Python-algoritmer med AWS på Serverless Framework, inkludert Lambda, S3, EC2, DynamoDB og CloudWatch.
- Utførte oppgaver som dataanalyse, implementering av Kalman-filtre, nevrale nettverk, fuzzy-filtre, vitenskapelige algoritmer, statistisk innsiktsmotor, grunnleggende visuelt innhold og algoritmer for ansiktsgjenkjenning.
- Brukte Python til å lage kraftige datavisualiseringer.
- Opprettholdt Python-infrastrukturen for automatisk levering av hundrevis av daglige rapporter.
Data Scientist || Co-fouder and Partner
Joga App - 4 years 8 months
-
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
-
Utdannelse
MSc.Financial Engineering
Universitetet i Sao Paulo · 2023 - 2025
MSc.Automation Engineering - Artificial Intelligence
Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC · 2016 - 2019
BSc.Kontroll- og automatiseringsteknikk
Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC · 2008 - 2015
Finn din neste utvikler innen dager, ikke måneder
I løpet av en kort 25-minutters samtale ønsker vi å:
- Forstå dine utviklingsbehov
- Forklare prosessen vår der vi matcher deg med kvalifiserte, evaluerte utviklere fra vårt nettverk
- Dele de neste stegene for å finne riktig match, ofte på mindre enn en uke
