Vou construir modelos de machine learning personalizados
Engenheiro Sênior de Machine Learning
Sobre este Serviço
Tem dados, mas não sabe como transformá-los em previsões?
Sou a Dr. Jody-Ann Jones, Ph.D. em Ciência de Dados e Engenheira de ML Certificada pela AWS, com mais de 5 anos construindo modelos de ML em produção.
O QUE EU CONSTRUO
- Classificação (cancelamento, fraude, sentimento, pontuação de leads)
- Regressão (precificação, previsão de demanda, risco)
- Motores de recomendação
- Previsão de séries temporais
- NLP (classificação de texto, extração de entidades)
O QUE VOCÊ RECEBE
- Código Python limpo e documentado
- Relatório de desempenho com métricas e visuais
- Pipeline pronto para deployment (API ou batch)
- Documentos de transferência de conhecimento
RESULTADOS COMPROVADOS
- Modelo de churn com 90% de precisão, economizando 2,1 milhões de dólares em receita anual recorrente
- Latência de inferência abaixo de 100ms em produção
- Modelos em uso na indústria farmacêutica, fintech e SaaS
FERRAMENTAS
Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch, FastAPI, Docker, AWS SageMaker, MLflow
Envie uma mensagem ANTES de fazer seu pedido com seus dados e objetivo. Vou te dizer honestamente se ML é a solução certa.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais dados preciso fornecer?
No mínimo, um arquivo CSV limpo ou exportação de banco de dados com a variável alvo que você quer prever. Avaliarei a qualidade dos seus dados na nossa conversa inicial e te aviso se precisar de algum pré-processamento.
Você trabalha com dados sensíveis ou confidenciais?
Sim. Tenho ampla experiência em indústrias reguladas, incluindo farmacêutica e serviços financeiros. Estou disposto a assinar um NDA antes de começarmos. Segurança de dados é prioridade.
E se machine learning não for a solução certa?
Vou te dizer a verdade e sugerir alternativas. Prefiro perder uma venda do que gastar seu dinheiro em um modelo que não entregará valor.
Você pode implantar o modelo em produção?
Sim. Posso fazer deployment via FastAPI, containers Docker, AWS SageMaker ou integrar diretamente com sua infraestrutura existente. Deployment está incluso nos pacotes Standard e Premium.

