Sobre

Educação
  • Doutorado em matemática aplicada (UNICAMP) - tese
  • Mestrado em matemática (UFPE) - dissertação
  • Bacharelado em matemática aplicada e computacional (UNICAMP) - IC
Experiências
  • Cientista de dados na 2RP Net (2022 - 2025)
  • Cientista de dados/Especialista em projetos na Facti (2019 - 2022)
  • Pesquisador de doutorado na UNICAMP (2015 - 2019)**
  • Pesquisador de mestrado na UFPE (2013 - 2015)*
  • Iniciação científica na UNICAMP (2008 - 2012)*
  • Bolsa de estudos recebidas: * = CNPq; ** = CAPES and CNPq.
Marcelo Santos Carielo
FigAbout

Tem interesse em desafios na área de ciência de dados ou correlatas, mantendo foco em desenvolvimento contínuo, colaboração e entrega de valor. Entusiasta de IA generativa (LLMs, Langchain, RAG, MCP, etc).

Skills

Possui experiência no desenvolvimento de modelos preditivos com machine learning e inteligência artificial, utilizando ferramentas em Python.

Premiações


  • 2022 - Medalha de Prata em Competição do Kaggle "JPX Tokyo Stock Exchange Prediction"

  • 2021 - Menção honrosa pelo 2° lugar na apresentação de trabalho no 50° Congresso de Engenharia Agronômica (CONBEA 2021): "Modelagem Preditiva com Aprendizagem de Máquina para a Produção de Café dos Munícipios de Minas Gerais"

  • 2018 - Finalista (2° lugar) no prêmio "Waldyr Rodrigues Jr." - 7th Conference on Applied Geometric Algebras in Computer Science and Engineering (AGACSE 2018)

  • Pesquisa

    Publicou artigos científicos em revistas especializadas e recebeu prêmios em conferências.

    Machine Learning

    Desenvolvimento de soluções com modelos de aprendizado de máquina utilizando tecnologias como Pandas, Numpy, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Polars, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, BeatifulSoup, Scrapy, Tesseract, OpenCV, Git, Flask, MySQL, SQL Server, Sqlite, DBeaver, Big Query, Docker, Kedro Pipeline, Locust, Sphinx, tidyverse, dplyr, ggplot2 e clouds (GCP e Azure).

    Visualização de Dados

    Desenvolvimento de visualizações para storytelling com frameworks Python (Seaborn, Plotly e Streamlit), R (ggplot2) e JavaScript (Echarts).

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    Para obter mais informações ou esclarecimentos, entre em contato. 📧

    Jan/2026