Ciência de Dados • IA • Engenharia de IATransformo dados em decisões inteligentes.
Portfólio profissional de Maicon Adone, especialista em Ciência de Dados e Inteligência Artificial aplicada a previsão, automação, analytics, agentes de IA e produtos orientados por dados.
Posicionamento
Atuação na interseção entre dados, modelos preditivos, automação e Inteligência Artificial generativa, com foco em resolver problemas reais de negócio.
- Previsão de demanda e séries temporais.
- Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
- Agentes de IA, LLMs, RAG, MCP e fluxos multiagentes.
- BI, analytics, SQL, Python e engenharia de dados.
Ciência de Dados e IA com foco em resultado operacional.
Meu trabalho combina análise estatística, modelagem preditiva, engenharia de dados, Inteligência Artificial e visualização executiva para criar soluções que reduzem desperdícios, aumentam previsibilidade e aceleram decisões.
Os projetos são pensados do diagnóstico ao deploy: entendimento do problema, qualidade dos dados, modelagem, avaliação por métricas, integração com sistemas e monitoramento contínuo.
Soluções para empresas orientadas por dados.
Estruturação completa para sair de planilhas e relatórios manuais para modelos, dashboards, automações e IA aplicada ao negócio.
Modelos Preditivos
Previsão de demanda, churn, compra, estoque, devolução, risco e comportamento usando Machine Learning e séries temporais.
IA Generativa e Agentes
Agentes com LLM, RAG, workflows, integração com ferramentas e automação de processos empresariais.
BI e Analytics
Dashboards executivos, indicadores, Power BI, SQL, métricas de performance e monitoramento de operações.
Engenharia de Dados
Organização de bases, pipelines, modelagem, bancos relacionais, integração com sistemas e governança de dados.
MLOps e Monitoramento
Versionamento, avaliação, rastreabilidade de experimentos, métricas, drift, deploy e sustentação dos modelos.
Estratégia de IA
Diagnóstico de maturidade, priorização de casos de uso, roadmap de IA e desenho de soluções para produção.
Problemas de negócio tratados com dados e IA.
Substitua os textos abaixo pelos resultados finais, percentuais e empresas que puder divulgar publicamente.
Redução de devolução e melhor envio de materiais
Modelos de séries temporais para prever demanda, apoiar planejamento e reduzir excesso ou falta de materiais em operações nacionais.
Agrupamento de padrões de erros logísticos
Uso de aprendizado não supervisionado para identificar padrões de falhas, priorizar causas e reduzir custos operacionais.
Monitoramento da curva de compras
Criação de indicadores e acompanhamento inteligente da curva de compras com alertas, análise de desvios e visão gerencial.
Automação com agentes e fluxos inteligentes
Arquitetura de agentes para atendimento, análise, geração de conteúdo, execução de tarefas e suporte à decisão.
Tecnologias e competências.
Base técnica para projetos de dados, IA, BI, backend analítico, prototipação e produção.
Do problema ao sistema em produção.
Diagnóstico
Mapeamento do problema, objetivo, indicadores e impacto esperado.
Dados
Coleta, limpeza, modelagem, integração e análise de qualidade.
Modelo
Experimentos, métricas, validação, explicabilidade e seleção técnica.
Deploy
Integração com sistemas, APIs, dashboards e processos operacionais.
Monitoramento
Acompanhamento de performance, drift, alertas e melhoria contínua.
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