Meu nome é Erick Gomes e possuo Bacharelado em Física com ênfase em Física Computacional pela Universidade Federal Fluminense (UFF).
No momento, estou cursando o mestrado em Física Computacional na UFF, onde minha pesquisa concentra-se em aplicar algortimos de machine learning no contexto da física de materiais. Além disso, venho realizando projetos pessoais na área de Ciência de Dados para aprimorar minha capacidade de resolver desafios de negócios, aprofundando meu conhecimento nas ferramentas de análise de dados.
Atualmente, desempenho a função de Cientista de Dados no Mercado Financeiro, focando no desenvolvimento de soluções com base nos dados do Open Finance.
Cientista de Dados | Engenheiro de Machine Learning (MLOps) - Mobi2buy
Período:Abril 2024 - atualmente
Localização: São Paulo, Brasil (Trabalho Remoto)
Cientista de Dados - Klavi
Período: agosto de 2023 - Abril 2024
Localização: São Paulo, Brasil (Trabalho Híbrido)
- Construção de modelos de Churn para clientes de Instituições Financeiras.
- Experiência com construção de dashboards utilizando Power BI.
- Automatização de processos e construção de pipeline ETL (Extração, Transformação e Carga) para criação de tabelas consumidas por outras áreas.
- Extração de Dados estruturados e não estruturados de diferentes fontes.
- Utilização da linguagem Python para construção de projetos de aprendizado de máquina e análise de dados.
Cientista de Dados - Tecnologia Bancária (TecBan)
Período: julho de 2022 - julho de 2023
Localização: São Paulo, Brasil (Trabalho Remoto)
- Análise de Dados e elaboração de provas de conceito com foco em informações financeiras.
- Estruturação de dados para gerar insights estratégicos de negócio.
- Estudo de tendências de mercado, especialmente no âmbito do Open Finance.
- Emissão de relatórios para demandas específicas do setor de negócios.
- Desenvolvimento de modelos preditivos para previsão de inadimplência e detecção de fraudes em pagamentos online.
- Aplicação de técnicas de balanceamento de dados para aprimorar a qualidade dos modelos.
- Avaliação de modelos de classificação utilizando métricas como AUC, Precisão, Revocação, F1-Score e AUPRC.
- Desenvolvimento de APIs, implantação e deployment de modelos.
Principais Responsabilidades:
- Construção da sandbox utilizando dados regulados do Open Finance.
- Execução do pipeline ETL para carregar dados simulados no banco de dados.
- Criação do copiloto de investimentos utilizando LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte) e dados abertos do Open Finance.
Monitor de Pós-Graduação (Aprendizado de Máquina aplicado à Física) - Universidade Federal Fluminense
Período: julho de 2023 - dezembro de 2023
Como monitor da disciplina de Aprendizado de Máquina aplicado à Física, assumi um papel central na exploração e aplicação dos princípios fundamentais do aprendizado de máquina para resolver desafios específicos dentro do âmbito da física teórica e experimental.
Minha contribuição técnica envolveu orientar os alunos na implementação de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, como regressão, classificação, redes neurais e métodos de agrupamento, para analisar conjuntos de dados provenientes de fontes diversas.Através de linguagens e bibliotecas como Python, TensorFlow e scikit-learn, explorei métodos de pré-processamento de dados, seleção de características e otimização de modelos para extrair insights precisos e predições confiáveis.
Fui responsável pelas orientações semanais da disciplina de pós-graduação e auxílio na conclusão das atividades da disciplina.
Pesquisador de Mestrado | Pesquisador Ciência de Dados - Universidade Federal Fluminense
Período: março de 2022 - atualmente
Localização: Niterói, Rio de Janeiro, Brasil
Desenvolvendo minha pesquisa na área de aprendizado de máquina aplicado à Física, venho utilizando boas práticas da ciência de dados para propor novas soluções na análise de grandes bases de dados.
Principais Resultados:
- Utilização de algoritmos de regressão para construir modelos preditivos com intuito de determinar energia de formação de materiais e, com isso, estabelecer um conjunto de materiais com estabilidade termodinâmica.
- Utilização de algoritmos de classificação para construir modelo preditivo com intuito de separar materiais metálicos e isolantes.
- Construção de modelo de regressão para fazer a predição de diversas propriedades de materiais isolantes.
3+ anos Como Pesquisador de Iniciação Científica | Pesquisador Ciência de Dados
Durante a iniciação científica pude desenvolver minhas habilidades em diversas ferramentas computacionas como programação em shell script, computação paralela e sistemas linux. Durante o projeto fui responsável por fazer estudos relacionados a física de materiais através de simulação computacional, área de estudo que envolve a produção de uma grande quantidade de dados para serem analisados.
2+ anos Desenvolvendo projeto de extensão universitária
Durante o projeto de extensão, utilizei sistemas embarcados como, Arduino e ESP32, para produzir experimentos de física. Fui resposável ainda por coordenar/orientar um grupo de alunos de graduação para produzir outros experimentos similares.
2 anos de Técnico em Eletroeletrônica
Durante o curso técnico em eletroeletrônica pude aprender sobre sistemas e componetes eletrônicos, o que me possibilitou, posteriormente, a desenvolver projetos em análise de dados de circuitos eletrônicos e de sistemas embarcados.
