VSMPVanessa Schemes Martins Pinto
Estatística e Análise

Modelos transparentes para decisões onde não há espaço para adivinhação.

SOBRE MIM

Vanessa Schemes

Senior Statistician — Experimentation & Quantitative Modeling

Estatística com mais de 4 anos de experiência em pesquisa quantitativa de produto e consumidor. Sólida base quantitativa e computacional, especializada em modelos de alta explicabilidade para suporte à tomada de decisão estratégica. Atuo como líder técnica em frentes quantitativas, traduzindo incertezas de produto e estratégia comercial em testes controlados, validação empírica de hipóteses e sistemas prescritivos de decisão.

End-to-End Ownership

Atuação autônoma desde o alinhamento da incerteza de negócio até a arquitetura do modelo, auditoria de dados e entrega da ferramenta final.

Modelagem de Alta Explicabilidade (Glass-Box)

Modelos transparentes e estruturados (GLM, decomposição de Shapley, classes latentes) que explicam o porquê dos fenômenos, eliminando o risco de caixas-pretas em decisões críticas.

Rigor Metodológico

Desenho amostral robusto, controle de vieses e inferência causal estrita para decisões que não toleram falsos positivos.

FORMAÇÃO ACADÉMICA

Pós-graduação em Processamento de Linguagem Natural

📄 Artigo PDF2025 – 2026
Universidade Federal de Goiás (UFG)

Especialização avançada com ênfase em modelagem de texto como dado, arquiteturas neurais e pipelines de dados não estruturados. Investigação e desenvolvimento de projeto de conclusão focado na decomposição de latência e otimização computacional em sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation).

📄 Artigo / TCC da Pós-Graduação:

Bacharelado em Estatística

2018 – 2023
Universidade Federal do Paraná (UFPR)

Formação quantitativa rigorosa com ênfase em inferência matemática, modelos lineares generalizados (GLM), processos estocásticos e desenho amostral. Trabalho de Conclusão focado em modelagem de séries temporais não-lineares com troca de regime (Smooth Transition Autoregressive - STARMAX), comparando dinâmica de limiares exógenos contra o paradigma clássico de Box-Jenkins para mitigação de resíduos não-gaussianos sob choques hidrológicos extremos.

Engenharia de Computação (Frequência Universitária)

2013 – 2017
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)

Sólida base de engenharia de software e arquitetura de sistemas: estruturas de dados avançadas, complexidade algorítmica, programação em baixo nível e computação científica. Essa vivência universitária garante autonomia e destreza na criação de scripts analíticos próprios, automação de dados e implementação de rotinas estatísticas eficientes em Python e R, operando como suporte direto à modelagem quantitativa.

Colegial Técnico, Engenharia Industrial e Eletrónica

2008 – 2012
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)

Formação técnica integrada com ênfase em instrumentação de precisão, lógica de controlo, circuitos e resolução metódica de problemas. Introdução precoce à arquitetura de testes e métodos empíricos de medição.

Portugal • UE

Autorização de residência e pleno direito de trabalho em Portugal / UE (sem necessidade de patrocínio de visto • NIF e NISS ativos).

Projetos, Abordagens & Ferramentas

Modelagem & Agrupamento VetorialDADOS SINTÉTICOS

Pipeline de Clustering & Rotulagem por LLM

Validação experimental e benchmark do algoritmo de agrupamento vetorial e rotulagem semântica que constitui o motor de inteligência de texto do Quantificador Semântico. Avalia a precisão da pipeline (BERT Multilíngue, UMAP, GMM e Llama 3.1 local) em um dataset de estresse pré-rotulado antes de sua integração na aplicação Streamlit.

O Problema

Análise e quantificação de textos não estruturados e sem categorias pré-definidas. Para validar o desempenho do algoritmo antes da aplicação prática, utilizou-se um dataset de estresse sintético focado em gestão municipal (contendo 15% de ruído/spam e 25% de frases vagas sem palavras-chave), cenário onde classificadores tradicionais falham em capturar contexto e a leitura manual é inviável.

Aplicações:
Clusterização Não CategóricaQuantificação de Opinião PúblicaFiltro de Ruído & Off-TopicRotulagem Semântica por LLM
Técnicas:
Embeddings BERT Multilíngue (MiniLM-L12-v2)Redução de Dimensionalidade (UMAP)Mistura de Gaussianas (GMM)Rotulagem por Llama 3.1 LocalMétricas de Validação (ARI/F1-Score)
Ferramentas:
PythonSentence-TransformersUMAPScikit-LearnOllama (Llama 3.1)PlotlyHTML/CSS

Projeção Espacial 3D de Opiniões (UMAP + GMM)

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Gráfico Interativo 3D (UMAP + GMM)
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Aplicações

Validação de Lançamentos de Produto (Decisões Go/No-Go)Mensuração de Incrementalidade Real vs. CoincidênciaMitigação de Risco Financeiro Sob IncertezaAvaliação de Impacto de Políticas & Mudanças RegulatóriasTestes Quase-Experimentais em Pilotos RegionaisOtimização de Eficiência Amostral & Redução de Custo de TesteIdentificação de Efeitos Heterogêneos de TratamentoAuditoria & Prevenção de Viés de SeleçãoEstratégia de Precificação & Elasticidade de DemandaOtimização de Portfólio & Mix de ProdutosValoração de Funcionalidades & Pacotes (Bundling)Simulação de Cenários Competitivos & Market ShareAnálise de Canibalização entre Produtos/PlanosEstimativa de Disposição a Pagar (WTP)Racionalização de SKUs & Engenharia de MenuAcompanhamento Longitudinal de Satisfação (CSAT, NPS, CES)Mapeamento & Peso de Touchpoints na JornadaPrevenção & Diagnóstico de Churn (Cancelamento)Análise de Importância vs. Desempenho (IPA)Valor do Tempo de Vida do Cliente (LTV / CLV)Diagnóstico de Fricção no AtendimentoSegmentação Comportamental & Saúde da BaseMarketing Mix Modeling (MMM)Atribuição Causal & Eficácia de Canais de MídiaKey Driver Analysis (Drivers de Marca e Satisfação)Mapas de Posicionamento Perceptual de Marca/ProdutoOtimização & Alocação de Orçamento de MídiaCurvas de Saturação & Retornos DecrescentesMensuração de Brand Lift & IncrementalidadeAuditoria de Efeito Carregado de Mídia (Adstock)Previsão de Demanda & CapacidadeDimensionamento Operacional & RecursosDetecção de Anomalias & IncidentesMonitoramento de Tendências EstruturaisIdentificação de Quebras de RegimeDecomposição de Sinal vs. RuídoModelagem Preditiva SupervisionadaExplainable AI (XAI)Score de Risco & Detecção de FraudesCalibração de Probabilidades & Matriz de CustoMineração de Texto (Text Mining) & Busca SemânticaExtração Estruturada de InformaçõesReconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)Modelagem de Tópicos & Agrupamento de FeedbacksAnálise de Sentimento por Aspecto (ABSA)Classificação Automatizada de Documentos e ChamadosIsolamento de Elasticidade sem DistorçõesCorreção de Viés de Não-Resposta & AbandonoCalibração de Cotas & Amostras DesbalanceadasQuantificação de Incerteza para Decisão ExecutivaAuditoria Metodológica IndependenteDemonstração de Qualidade de Modelos

Métodos

Inferência Bayesiana (ROPE, HDI & Perda Esperada)Redução de Variância via Covariáveis (CUPED)Modelos Hierárquicos e Efeitos Mistos (lme4)Controle Sintético Generalizado (Synthetic Controls)Diferenças em Diferenças (DiD) & Estudos de EventosPareamento por Escore de Propensão (PSM)Double Machine Learning (DML) & Efeitos HeterogêneosDesenho Experimental Ótimo (D-Optimal Design)Testes Sequenciais & Monitoramento ContínuoAnálise de Poder Estatístico & MDEModelos de Escolha Discreta com Classes Latentes (LC-MNL)Logit Multinomial & Utilidades Parciais (Part-Worths)Análise Conjunta (CBC) & MaxDiffOtimização Numérica Não-Linear Restrita (L-BFGS-B)Matrizes de Elasticidade Própria e CruzadaImportance-Performance Analysis (IPA)Penalty-Reward Contrast AnalysisAnálise de Sobrevivência (Kaplan-Meier & Cox)Modelos de Tempo Acelerado até a Falha (AFT)Modelagem de Equações Estruturais (SEM)Cadeias de Markov & Modelos de Estados LatentesDecomposição de Shapley (LMG / Dominance Analysis)Transformações de Adstock (Decaimento Geométrico & Weibull)Curvas de Saturação Não-Lineares (Função de Hill)Diagnóstico de Multicolinearidade (VIF & Condição BKW)Regressão Regularizada Penalizada (Ridge, Lasso & ElasticNet)Modelos Aditivos Generalizados (GAM)Análise de Correspondência Múltipla (MCA)Análise Fatorial & Componentes Principais (PCA)Modelos em Espaço de Estados (SSM)Filtro e Suavizador de Kalman (RTS)Modelos Estruturais / Componentes Não Observados (UCM)Parâmetros Variantes no Tempo (TVP)Sazonalidade Trigonométrica (Harmônicos de Fourier)Família ARIMA / SARIMAXSuavização Exponencial (ETS) & Tendência AmortecidaGradient Boosted Trees (XGBoost & LightGBM)Random Forest & Ensemble LearningRedes Neurais Densas (MLP)Calibração de Probabilidades (Platt Scaling & Brier Score)Valores de Shapley (SHAP) & Gráficos PDPEmbeddings Semânticos & Similaridade CossenoModelagem de Tópicos (LDA)Reconhecimento de Entidades (NER)Matrizes Sanduíche Robustas (Huber-White / HC0-HC3)Estimadores HAC (Newey-West)Teste de Supressão de CongerRegressão Censurada e Truncada (Tobit)Pós-Estratificação Iterativa (Raking / IPW)Pesos Inversos de Probabilidade (IPW)Testes de Homocedasticidade & Linearidade Funcional

Stacks

PythonRSQLSnowflakeGoogle BigQueryPower BITableauStreamlitPandasNumPySciPyScikit-learnStatsmodelsProphetTidyversedplyrtidyrggplot2lme4survivalforecast / fableXGBoostLightGBMspaCyNLTKTransformersPyMC / StanDuckDBPostgreSQLDatabricksJupyterQuartoBancos Não Estruturados (NoSQL)
Vamos conversar sobre o seu próximo projeto.
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