Sobre mim
Olá! Eu sou a Ana.
Atuo como Cientista de Dados com formação em Matemática Aplicada e Computacional e Engenharia Elétrica. Minha trajetória une pesquisa acadêmica e aplicações práticas no meio corporativo, combinando modelagem matemática, aprendizado de máquina e inteligência artificial para resolver desafios complexos e apoiar a tomada de decisões estratégicas.
Desde 2020, trabalho em projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina para a indústria. Atuei em uma startup brasileira de análise de crédito desde a sua fundação, integrando a equipe que desenvolveu sistemas completos, incluindo softwares e aplicações web, modelos matemáticos e estatísticos, pipelines de dados, integrações com bureaus de crédito e soluções para análise de risco financeiro e de crédito. Ao longo dessa jornada, progredi de Analista de Dados a Líder Técnica (Technical Lead), atuando na interseção entre tecnologia, negócios e necessidades dos clientes.
Atualmente trabalho no Banco Bradesco, uma das maiores instituições financeiras da América Latina, desenvolvendo modelos de aprendizado de máquina para avaliação de risco de crédito e predição de inadimplência. Meu trabalho envolve conjuntos de dados de grande escala, Python, SQL, PySpark e Azure Databricks, cobrindo o desenvolvimento de modelos, validação, interpretabilidade e comunicação com os stakeholders de política de crédito. Também contribuo para iniciativas de IA Generativa e agentes de IA projetados para otimizar os fluxos de trabalho de modelagem por meio do acesso contextual a código e documentação técnica.
Como Cientista de Dados freelancer, atuei junto a clientes nacionais e internacionais no desenvolvimento de soluções de IA em Python, preparando conjuntos de dados para treinamento de LLMs e avaliando respostas geradas por IA para problemas matemáticos e computacionais, com foco em qualidade dos dados, precisão do raciocínio e entrega prática.
Minha formação é em Matemática Aplicada e Computacional pelo IMECC e possuo Mestrado em Engenharia Elétrica pela FEEC, ambos na Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Ao longo dessa jornada, trabalhei em temas que vão da modelagem matemática e estatística à simulação computacional e inteligência artificial. Como resultado, fui contemplada com financiamento de pesquisa internacional, dois subsídios para atender a congressos internacionais e uma bolsa de inovação brasileira, incluindo Erasmus Mundus / Euro-Brazilian Windows+ e Inova Talentos, além de conquistar o primeiro lugar com o trabalho de iniciação científica no CIIC 2012.
Durante o meu mestrado, comecei a trabalhar com a modelagem da dispersão espacial de uma doença que acomete várias espécies de citros e ameaça a citricultura mundial: o HLB (Huanglongbing), também conhecido como Greening. Em português, é chamado de Amarelão e, até o momento, não existe cura para a doença. Utilizando autômatos celulares, investiguei como a dispersão do inóculo (bactéria) afeta a produção do pomar, considerando a idade da planta infectada. Como evolução desse trabalho, por meio da Modelagem Baseada no Indivíduo (MBI), também conhecida fora da biologia como Modelagem Baseada em Agentes, pesquisei padrões de dispersão do inseto vetor (psilídeo) em função de diferentes fatores.
Em 2017, trabalhei por 11 meses no grupo de pesquisa Forstliche Biometrie und Forstliche Systemanalyse (“Biometria e Análise de Sistemas Florestais”), na TU Dresden, Alemanha, com financiamento do Programa Europeu EBW+. O grupo é referência em Modelagem Baseada no Indivíduo e Modelagem Ecológica.
Na minha iniciação científica, atuei no LabMaC (Laboratório de Matemática Computacional) da Embrapa Informática Agropecuária, com bolsa de Iniciação Científica do CNPq. Ali desenvolvi um modelo compartimental determinístico para analisar o comportamento da Anemia Infecciosa Equina (AIE) entre o vetor da doença (mutuca) e seu hospedeiro (equinos).
Hoje, meus interesses de trabalho e pesquisa incluem:
- Aprendizado de máquina e IA aplicada
- IA Generativa, agentes de IA e RAG
- Risco de crédito e análise financeira
- Modelagem matemática e computacional
- Biologia matemática e modelagem ecológica
- Simulação e análise de sistemas complexos
Desde 2023, eu pratico Muay Thai, uma atividade que tem aprimorado meu foco, concentração e coordenação motora, além de estimular a disciplina, tomada de decisão rápida e inteligência emocional para lidar com pressão, controlar a ansiedade e manter a clareza mental. O esporte também desenvolveu minha habilidade de identificar padrões e antecipar ações, melhorar minha capacidade de aprendizado por meio de novos movimentos e fortalecer a consciência corporal, qualidades que me auxiliam a resolver problemas complexos em ciência de dados.
Nas horas vagas, pratico a fotografia de natureza, que se tornou uma forma de explorar e compreender melhor o mundo ao meu redor, apreciando detalhes e compartilhando as belezas da natureza que nem sempre são vistas. Afinal, entender padrões também acontece fora das telas, longe das linhas de código e equações.