👋 About Me

Data Analyst | Revenue Operations (RevOps) | SQL · Python · Tableau · Looker Studio · Databricks | GenAI & Automation

Data Analyst with 10+ years across Sales Operations, Consulting, and Analytics. I pinpoint revenue and retention leakage with SQL/Python and ship the RevOps and Product analytics systems to fix it — from closing deals at Omie (Brazil's leading cloud ERP) to consulting at Mandalah and Insper to building data infrastructure that captures lost revenue for SaaS, Ecommerce, and Fintech firms.

I've sat in the revenue meetings. I know what the VP of Sales needs by Monday morning, and I build the analytics to answer it before they ask.

• Tech Stack: Python (Polars, Pandas, Scikit-Learn, FastAPI) · SQL · ETL Pipelines · Databricks · Looker Studio · Tableau · Streamlit
• Business Stack: Revenue Operations (RevOps), Product Analytics, BI Architecture, Sales Ops, SaaS Metrics (CAC, LTV, MRR, Churn)

As a TripleTen Data Science Resident (700h+) and Six Sigma Green Belt, I translate raw data into revenue-driving decisions.

🛠️ Tech & Business Stack

🚀 Featured Projects (Portfolio)

🚀 RevOps Lead Engine: AI-Powered B2B Command Center

Full-cycle autonomous lead generation · Predictive scenario modeling · Post-sales retention analytics

Business Context:
Most B2B sales teams burn 60–70% of SDR time on manual prospecting. This project builds a fully autonomous RevOps platform — from ICP-driven lead discovery to AI-powered scoring, predictive revenue modeling, and post-sales retention tracking.

Key Features:

• AI RevOps Copilot: Natural-language chat interface for pipeline risk analysis and quota pacing.
• Revenue Scenario Modeler: Adjust 4 levers (Volume, Win Rate, ACV, Cycle Time) to project 90-day S-curve revenue trajectories with AI insights.
• Post-Sales NDR Module: Net Dollar Retention tracking, Account Health scoring, and ARR Waterfall charts.
• Explainable AI (XAI): Every lead score includes transparent reasoning — no black-box models.
• 10 Integrated Modules: Revenue Dashboard, Lead Intelligence, Sales Navigator, Pipeline Analytics, Outreach, CRM, and more.

⚡ Epic Games Store Ecosystem Intelligence: Strategic Market Audit (2026)

Bridging the gap between Raw Metadata, User Experience, and Business Strategy.

Business Context:
A strategic audit transitioning the Epic Games Store from a digital storefront to an "Ecosystem of Intelligence." We utilized Random Forest Regression ($R^2=0.39$) and K-Means Clustering to decode the "UX Alpha"—proving that 60% of player satisfaction is driven by intangible factors beyond price and specs.

Key Features:

• The "Hardware Wall": Identified a critical churn zone where high system requirements negatively correlate (-0.13) with user ratings.
• Behavioral Segmentation: Mapped 4 "Product Personas" to identify the "Premium Friction" risk in high-cost Indie titles.
• Multi-Modal Delivery: Includes an interactive Streamlit Dashboard and AI-generated Audio Briefings (NotebookLM) for stakeholders.

🎵 Conversational BI & Generative Analytics

"Chat with Data" Agent applied to 100 Years of Music History

Business Context:
Stakeholders often need quick answers ("What was the most popular genre in the 80s?") but lack SQL skills. This project solves that by integrating a Large Language Model (LLM) directly into the dashboard.

Key Features:

• AI Consultant: A chatbot that interprets natural language and queries the dataset to provide instant insights.
• Deep Analysis: Analysis of 170k+ tracks spanning 100 years.
• Interactive Dashboards: 17 dynamic views for trend analysis.

🚗 Automotive Market Intelligence & AI Agent

Advanced EDA with Tool-Calling AI for Market Trends

Business Context:
Designed for the Automotive & Sales Ops sector (relevant to ExitLag/Monks). This tool allows users to understand vehicle depreciation, market saturation, and pricing trends using an autonomous agent.

Key Features:

• Tool Calling Agent: Uses Google Gemini 2.5 Flash to write and execute Python code on the fly to answer complex questions about the dataframe.
• Market Trends: Visual analysis of price distribution, condition vs. year, and model popularity.

🎮 Global Gaming Market Strategy

Predicting Sales Success to Mitigate Launch Risks

Business Context:
Developed to identify success drivers in the console/PC gaming industry. By analyzing global historical sales, this project builds a predictive framework to support Go-To-Market strategies.

⚠️ Note: This project is currently in the active analysis phase. The link below provides access to the technical notebook (code & charts) while the Executive PDF Report is being finalized.

📈 Strategic Revenue Optimization (Telecom)

Statistical Analysis for Plan Profitability & Churn

Business Context:
A comparative revenue analysis of mobile plans to identify user behaviors, inform marketing budget allocation, and maximize Average Revenue Per User (ARPU).

Key Features:

• Statistical Hypothesis Testing to validate profitability.
• User behavior profiling for retention strategies.

🔢 Law of Large Numbers Simulation

Description: An interactive app demonstrating statistical convergence concepts, essential for A/B testing validity.

🧪 Labs & Research (Active Development)

Strategic projects currently in the Prototyping / Research phase:

🪙 Crypto Price & Sentiment Forecast (Web3)

Goal: Using FinBERT (NLP) for sentiment analysis combined with technical indicators to forecast crypto asset trends.

🤖 "Meu Conselheiro" GenAI Chatbot (RAG)

Goal: A Financial Literacy RAG App using LangChain & Gemini to answer questions based on trusted Central Bank data.

🕵️ End-to-End MLOps: Fraud Detection API

Goal: A production-ready API for real-time fraud detection demonstrating the full lifecycle (MLFlow, Docker, Pytest).

🔎 B2B Sales Intelligence Tool (Lead Gen)

Goal: A web scraping tool to build qualified lead databases from public directories, filtering by industry and location.

📊 SaaS Churn & LTV Optimization

Goal: Interactive ROI simulation to identify churn drivers and calculate the financial impact of retention strategies.

🛒 E-commerce Sentiment Analysis (NLP)

Goal: Scraping Mercado Livre/Shopee reviews to identify customer pain points using NLTK and TextBlob.

👋 Sobre Mim

Data Analyst | Revenue Operations (RevOps) | SQL · Python · Tableau · Looker Studio · Databricks | GenAI & Automação

Data Analyst com 10+ anos em Operações de Vendas, Consultoria e Analytics. Identifico vazamentos de receita e retenção com SQL/Python e construo os sistemas de RevOps e Product Analytics para corrigi-los — de fechar negócios na Omie (líder em ERP cloud no Brasil) a consultoria na Mandalah e Insper até construir infraestrutura de dados que captura receita perdida para empresas SaaS, Ecommerce e Fintech.

Já estive nas reuniões de receita. Sei o que o VP de Vendas precisa até segunda de manhã, e construo o analytics para responder antes que perguntem.

• Tech Stack: Python (Polars, Pandas, Scikit-Learn, FastAPI) · SQL · ETL Pipelines · Databricks · Looker Studio · Tableau · Streamlit
• Business Stack: Revenue Operations (RevOps), Product Analytics, Arquitetura de BI, Sales Ops, Métricas SaaS (CAC, LTV, MRR, Churn)

Como residente técnico em Ciência de Dados pela TripleTen (700h+) e certificado Six Sigma Green Belt, eu traduzo dados brutos em decisões que geram receita.

🚀 Projetos em Destaque (Portfólio)

🚀 RevOps Lead Engine: Central de Comando B2B com IA

Geração autônoma de leads · Modelagem preditiva de receita · Análise de retenção pós-venda

Contexto de Negócio:
A maioria das equipes de vendas B2B gasta 60–70% do tempo de SDR em prospecção manual. Este projeto constrói uma plataforma RevOps totalmente autônoma — desde a descoberta de leads orientada por ICP até scoring com IA, modelagem preditiva de receita e rastreamento de retenção pós-venda.

Principais Funcionalidades:

• Copilot RevOps com IA: Interface de chat em linguagem natural para análise de risco de pipeline e acompanhamento de quota.
• Modelador de Cenários de Receita: Ajuste 4 alavancas (Volume, Win Rate, ACV, Ciclo) para projetar trajetórias de receita em curva S de 90 dias com insights de IA.
• Módulo Post-Sales (NDR): Rastreamento de Retenção Líquida, Health Score de contas e gráficos Waterfall de ARR.
• IA Explicável (XAI): Cada score de lead inclui raciocínio transparente — sem modelos caixa-preta.
• 10 Módulos Integrados: Dashboard de Receita, Inteligência de Leads, Sales Navigator, Analytics de Pipeline, Outreach, CRM e mais.

⚡ Epic Games Store Ecosystem Intelligence: Auditoria Estratégica (2026)

Conectando Metadados Brutos, Experiência do Usuário (UX) e Estratégia de Negócios.

Contexto de Negócio:
Uma auditoria estratégica para transformar a Epic Games Store de uma vitrine digital em um "Ecossistema de Inteligência". Utilizamos Regressão Random Forest ($R^2=0.39$) e K-Means Clustering para decodificar o "UX Alpha"—provando que 60% da satisfação do jogador é impulsionada por fatores intangíveis, além de preço e especificações técnicas.

Principais Descobertas:

• O "Hardware Wall": Identificamos uma zona crítica de churn onde requisitos de sistema elevados correlacionam negativamente (-0.13) com a avaliação do usuário.
• Segmentação Comportamental: Mapeamos 4 "Personas de Produto" para identificar o risco de "Atrito Premium" em títulos Indie de alto custo.
• Entrega Multi-Modal: Inclui um Dashboard Interativo (Streamlit) e Briefings de Áudio (IA) gerados via NotebookLM para stakeholders.

🎵 Conversational BI & Generative Analytics

"Chat with Data" Agent aplicado a 100 Anos de História Musical

Contexto de Negócio:
Dashboard interativo analisando 100 anos de música. A grande inovação é o Consultor IA, que permite que gestores façam perguntas em português ("Qual gênero foi mais popular nos anos 90?") e recebam respostas baseadas nos dados, democratizando o acesso à informação.

🚗 Inteligência de Mercado Automotivo & AI Agent

Análise Exploratória Avançada com Agente de IA (Tool-Calling)

Contexto de Negócio:
Focado no setor Automotivo e Sales Ops (Relevante para ExitLag/Monks). Ferramenta para análise de depreciação veicular e tendências de mercado. Utiliza um Agente de IA (Gemini) que escreve e executa código Python em tempo real para responder perguntas complexas de negócio.

🎮 Estratégia Global de Mercado de Games

Predição de Sucesso de Vendas para Mitigação de Riscos

Contexto de Negócio:
Desenvolvimento de framework preditivo para identificar drivers de sucesso comercial na indústria de videogames. Análise de dados históricos globais para mitigar riscos de novos lançamentos (Go-To-Market).

⚠️ Nota: Este projeto contém uma análise técnica profunda. O link abaixo leva ao Notebook (Código/Gráficos) bruto enquanto o Relatório Executivo (PDF) está sendo estruturado.

📈 Otimização de Receita e Estratégia de Churn

Análise Estatística para Rentabilidade e Retenção

Contexto de Negócio:
Análise comparativa de planos móveis para maximizar o ARPU (Receita Média por Usuário) e identificar padrões de comportamento. Utiliza testes de hipóteses estatísticos para validar estratégias de precificação.

🔢 Simulação da Lei dos Grandes Números

Descrição: App interativo demonstrando conceitos de convergência estatística, essencial para validação de Testes A/B.

🧪 Laboratório & Pesquisa (Em Desenvolvimento)

Projetos estratégicos em fase de Prototipagem / Pesquisa:

🪙 Previsão de Criptoativos & Sentimento (Web3)

Objetivo: Uso de FinBERT (NLP) para análise de sentimento de mercado combinada com indicadores técnicos para prever tendências de ativos.

🤖 "Meu Conselheiro" Chatbot Financeiro (RAG)

Objetivo: App de Educação Financeira usando LangChain & Gemini para responder dúvidas com base em dados oficiais do Banco Central.

🕵️ End-to-End MLOps: Detecção de Fraude

Objetivo: API para detecção de fraude em tempo real, demonstrando o ciclo completo de MLOps (MLFlow, Docker, Pytest).

🔎 Ferramenta de Inteligência de Vendas B2B (Lead Gen)

Objetivo: Web scraper para construir bases de leads qualificados a partir de diretórios públicos, com filtros por setor e região.

📊 Otimização de Churn & LTV para SaaS

Objetivo: Simulação interativa de ROI para identificar drivers de cancelamento e calcular o impacto financeiro de estratégias de retenção.

🛒 Análise de Sentimento em E-commerce (NLP)

Objetivo: Scraping de reviews do Mercado Livre/Shopee para identificar dores do cliente usando NLTK e TextBlob.