Cases

Cada projeto deste portfólio foi desenvolvido no contexto do Small Data Lab e explora um problema real de negócio por meio de dados. Os projetos exploram diferentes camadas de sistemas analíticos, desde infraestrutura de dados e engenharia analítica até modelagem preditiva e aplicações de IA. Alguns focam em modelos e sistemas de decisão. Outros mostram como estruturar dados e pipelines confiáveis para análise. Há também experimentos com sistemas de IA baseados em documentos e recuperação de conhecimento. Se preferir, você pode começar pela trilha que mais se aproxima do seu interesse.

Data Science Data & Analytics Engineering AI Systems

Data Science

Modelos preditivos e sistemas de decisão aplicados a problemas reais de negócio.

FraudWatch FraudWatch Risk scoring e priorização de decisões para detecção de fraude. Sistema de risk scoring aplicado à detecção de fraude, utilizando split temporal, modelos de machine learning interpretáveis e políticas de decisão para suporte estruturado à operação.
Python Machine Learning LightGBM SHAP Risk Scoring
CampaignSense CampaignSense Priorização de clientes para campanhas baseada em propensão de resposta e ROI esperado. Solução de CRM Analytics que estima a propensão de resposta de clientes e converte scores analíticos em regras de priorização para campanhas orientadas a ROI.
Python Machine Learning CRM Analytics Customer Segmentation Decision Strategy

Data & Analytics Engineering

Pipelines e camadas analíticas para estruturar dados, gerar métricas confiáveis e apoiar decisões.

LakeFlow LakeFlow Pipeline analítico em arquitetura Lakehouse com camadas Bronze/Silver/Gold para ingestão de dados externos. Pipeline analítico desenvolvido em Python e PySpark para ingestão recorrente, transformação e organização de dados em camadas analíticas, com orquestração via Airflow e foco em rastreabilidade, qualidade e reutilização dos dados.
Python PySpark Apache Airflow Data Pipelines
RetailLens BI RetailLens BI Camada analítica BI-ready para diagnóstico operacional em e-commerce. Produto analítico para e-commerce baseado em modelagem de dados em SQL e dashboards executivos em Power BI, consolidando métricas operacionais e financeiras em uma camada analítica BI-ready voltada à consistência de indicadores.
SQL Data Modeling Power BI Business Analytics
DelayImpact DelayImpact Diagnóstico do impacto de atrasos logísticos na satisfação do cliente em e-commerce. Análise exploratória e estatística aplicada para investigar como atrasos logísticos afetam a satisfação do cliente, identificando pontos críticos de deterioração da experiência e padrões regionais de sensibilidade ao atraso.
Python SQL EDA Estatística Aplicada Customer Analytics Visualização de Dados

AI Systems

Aplicações de IA com LLMs e documentos, com foco em controle e confiabilidade.

DocLens DocLens Chatbot RAG com guardrails e auditoria adversarial para governança de sistemas baseados em LLM. Sistema baseado em RAG para consulta de documentos, incorporando guardrails ativos e auditoria adversarial para garantir controle de escopo, rastreabilidade das respostas e mitigação de riscos em aplicações com LLM.
Python RAG LLMs AI Guardrails Adversarial Testing
✦ Jhonathan Domingues

© 2026 jhonathan.me - Todos os direitos reservados.

LinkedIn GitHub Email