Matilde Almeida

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Resumo

Desenvolvimento e implementação de modelos matemáticos complexos para otimização de processos e tomada de decisão, com 5 anos de experiência no setor financeiro e de telecomunicações. Liderança na criação de algoritmos de previsão que resultaram em uma redução de 15% nos custos operacionais e um aumento de 10% na eficiência de sistemas de detecção de fraude.

Experiência Profissional

Analista de Modelagem Quantitativa Sênior, Banco Safira S.A. -- Belo Horizonte, Brazil

Março 2021 – presente

• Desenvolveu e validou modelos de risco de crédito, contribuindo para a redução de 8% nas perdas por inadimplência.

• Implementou algoritmos de otimização para alocação de carteiras de investimento, melhorando o retorno ajustado ao risco em 7% para clientes de alto valor.

• Colaborou com equipes de engenharia de dados para integrar novos modelos matemáticos em plataformas de produção, garantindo a escalabilidade e a performance.

Especialista em Análise de Dados e Otimização, Telecomunicações Minas -- Belo Horizonte, Brazil

Janeiro 2019 – Fevereiro 2021

• Conduziu análises estatísticas avançadas para identificar padrões de churn de clientes, resultando na implementação de estratégias de retenção que diminuíram a taxa de cancelamento em 12%.

• Criou modelos preditivos para otimização da cobertura de rede, auxiliando na redução de 15% em custos de infraestrutura e melhorando a qualidade do serviço.

• Apontou insights acionáveis a partir de grandes volumes de dados, apresentando resultados para a diretoria e suportando decisões estratégicas.

Formação Acadêmica

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Mestrado em Ciências em Matemática Aplicada -- Belo Horizonte, Brazil

Março 2017 – Fevereiro 2019

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Bacharelado em Matemática -- Belo Horizonte, Brazil

Março 2013 – Dezembro 2016

Competências

Matemática e Estatística: Modelagem Preditiva, Otimização Matemática, Séries Temporais, Inferência Estatística, Álgebra Linear, Cálculo Diferencial e Integral, Teoria da Probabilidade, Análise Multivariada

Programação e Ferramentas: Python (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow), R, SQL, MATLAB, Git, Jupyter Notebooks

Visualização de Dados: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn

Metodologias: Machine Learning, Deep Learning, Análise de Risco, Otimização de Processos, Data Mining