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Olá, eu sou Theylor Machado

Cientista de Dados | Previsão de Demanda e Séries Temporais

Cientista de Dados na nPLAN, atuando com previsão de demanda, séries temporais e Machine Learning em produção.

Theylor Machado

Theylor Machado

Cientista de Dados

Especialidades

Atuo no ciclo completo de previsão de demanda em produção, conectando modelagem, avaliação, dados externos, engenharia e experiência de produto.

Previsão de Demanda

Modelos estatísticos, gradient boosting, redes neurais, foundation models e ensembles.

Validação e Métricas

Múltiplas métricas, backtesting temporal, seleção por série, prevenção de leakage, viés e incerteza.

Dados Exógenos

Experiência com múltiplos datasets exógenos, calendário e hierarquias, com disponibilidade temporal controlada.

Produto Analítico

Indicadores, intervalos e interfaces analíticas para apoiar decisões de planejamento.

Engenharia End-to-End

Python, C#/.NET, PostgreSQL e React/TypeScript do pipeline à interface.

Tecnologias

Modelagem, engenharia e produto conectados em produção.

Linguagens, backend e produto

Python
SQL
C#
.NET / EF Core
PostgreSQL
TypeScript
React
Apache ECharts
Power BI
Git

Ecossistema de dados e previsão de demanda

Nixtla
sktime
pandas
scikit-learn
PyTorch
Ray
NVIDIA CUDA
NumPy

Famílias de modelos

Modelos estatísticos

Métodos clássicos de séries temporais para tendência, sazonalidade e comparação com baselines operacionais.

Machine Learning e gradient boosting

Modelos supervisionados com históricos, calendários, hierarquias e variáveis exógenas.

Redes neurais

Arquiteturas profundas para padrões não lineares, múltiplos horizontes e covariáveis temporais.

Foundation models

Modelos pré-treinados para séries temporais, avaliados com backtesting e seleção por série.

Experiência Profissional

Ciência de Dados aplicada, da pesquisa à produção

nPLAN logo

Cientista de Dados

NEO Digital Industries · nPLAN

Porto Alegre, RS · Híbrido

Jul 2025 - Presente
≈15%ganho de acurácia sobre modelos de referência usados por empresas de grande porte
8h → 2htempo de processamento dos modelos de previsão de demanda com GPU/CUDA e otimizações

Principais contribuições:

Entrega end-to-end em Python, C#/.NET, EF Core, PostgreSQL e React/TypeScript, incluindo APIs, serviços de domínio, indicadores e interfaces analíticas.

Desenvolvi mais de 20 modelos de previsão de demanda, abrangendo modelos estatísticos, Machine Learning, Deep Learning, foundation models e ensembles.

Backtesting com holdout, janelas expansivas e deslizantes, seleção do melhor modelo por série e controles de prevenção de leakage.

Avaliação com múltiplas métricas, incluindo viés e incerteza, para diferentes perfis de demanda.

Experiência com múltiplos datasets exógenos, além de features de calendário e hierarquia, respeitando a disponibilidade temporal dos sinais.

Otimização do pipeline com batching, cache, paralelismo, telemetria e execução de modelos em GPU/CUDA.

Odds Notifier logo

Cientista de Dados

Odds Notifier

Noruega · Remoto

Fev 2024 - Jul 2025

Principais contribuições:

Pipelines Python para coleta, limpeza e análise de dados de suporte e redes sociais, integrando fontes heterogêneas.

Machine Learning e LLMs para classificação e priorização de mensagens, identificação de temas recorrentes e automação de respostas.

Dashboards e relatórios em Power BI para acompanhar feedback, desempenho operacional e oportunidades de melhoria do produto.

Apoio ao chatbot, localização de conteúdo e testes de novas funcionalidades.

Formação e Especializações

Ciência de Dados com aplicação prática

Centro Universitário Internacional (UNINTER) logo
Graduação em Ciência de Dados
Centro Universitário Internacional (UNINTER)
Nov 2023 - Presente

Formação em andamento, combinada com aplicação profissional diária em previsão de demanda, Machine Learning, engenharia de dados e desenvolvimento de produto.

Áreas de foco:

Estatística e Probabilidade
Machine Learning
Bancos de Dados e SQL
Engenharia e Visualização de Dados
Johns Hopkins University logo
Data Science Specialization
Johns Hopkins University
2025 - 2026 · Concluída

Especialização online de dez cursos, oferecida pela Johns Hopkins University no Coursera, cobrindo o ciclo de Ciência de Dados da obtenção e preparação dos dados à modelagem e comunicação de resultados.

Áreas de foco:

Programação em R
Inferência Estatística
Modelos de Regressão
Machine Learning Prático

Certificações

Credenciais alinhadas à prática profissional

Claude Certified Developer

Anthropic Academy · Claude Partner Network

Em andamento

Machine Learning Specialization

DeepLearning.AI

Abr 2025

Data Science Math Skills

Duke University

Mar 2025

Google Data Analytics Professional Certificate

Google

Fev 2025

AWS Cloud Technical Essentials

Amazon Web Services

Fev 2025

CEFR C1 Advanced English

British Council

Dez 2024

Projetos

Previsão de demanda, engenharia e produto

Uma seleção de trabalhos em previsão de demanda e engenharia de software.

Previsão de Demanda em Produção
Experiência profissional
Trabalho desenvolvido em um produto de planejamento de demanda.

Previsão de Demanda em Produção

Construção e evolução de soluções de previsão de demanda para apoiar planejamento e S&OP, combinando modelos estatísticos, gradient boosting, redes neurais, foundation models e ensembles de múltiplos modelos. A solução utiliza validação temporal, seleção por série, variáveis exógenas, múltiplas métricas e backtesting. Os modelos alcançaram ganho de cerca de 15% em acurácia sobre modelos de referência usados por empresas de grande porte, além de reduzir o tempo de processamento dos modelos de previsão de demanda de aproximadamente 8 para 2 horas com GPU/CUDA e otimizações do pipeline.

Competências e tecnologias

PythonPrevisão EstatísticaDemanda IntermitenteGradient BoostingDeep LearningFoundation ModelsEnsembles de ModelosGPU/CUDA
Dados Externos para Previsão de Demanda
Experiência profissional
Trabalho desenvolvido em um produto de planejamento de demanda.

Dados Externos para Previsão de Demanda

Experiência com múltiplos datasets exógenos, além de variáveis de calendário e hierarquia. O fluxo controla disponibilidade temporal, qualidade e persistência para evitar leakage e manter comparações consistentes no backtesting.

Competências e tecnologias

PythonpandasSQLPostgreSQLETL/ELTExternal APIsData Quality
Multiple
Projeto pessoal
Projeto independente de engenharia de software.

Multiple

Aplicativo Windows desenvolvido em C# e .NET para compartilhar mouse, teclado, área de transferência e áudio entre computadores na mesma rede. O foco do projeto é baixa latência, comunicação UDP/TCP e reconexão automática.

Competências e tecnologias

C#.NET 10WinFormsUDP/TCPWindows APINAudio
AI Desktop Workspace
Projeto pessoal
Projeto independente de engenharia de software.

AI Desktop Workspace

Interface desktop personalizada para organizar fluxos de IA, provedores, configurações e estado local. Inclui monitoramento de serviços, tentativas automáticas de recuperação e validação de atualizações.

Competências e tecnologias

JavaScriptNode.jsPowerShellLocal APIsDesktop UI
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Localização

Sapucaia do Sul, RS - Brasil