Matheus Gabriel • Cientista de Dados · Banco do Brasil

Engenharia de sistemas que transformam dados em decisões.

Atuo na construção de sistemas de processamento de dados em larga escala e pipelines de ML no Banco do Brasil. Especialista em mobilidade urbana e modelos de classificação e regressão, foco em soluções de IA que unem rigor técnico, facilidade de manutenção e impacto real em ambientes corporativos de alta complexidade.

Ver Experiência Ler Blog
Localização
Brasília, Brasil
Status
Aberto a oportunidades
Mestrando Mestrado em Computação Aplicada — UnB Computação Aplicada com foco em IA e métodos estatísticos.
Engenheiro de Software Graduação em Engenharia de Software — UnB Formação sólida em algoritmos, sistemas e design de software.
Banco do Brasil Assessoria de Tecnologia Governança tecnológica e tomada de decisão baseada em dados no maior banco do Brasil.
Múltiplas certificações Certificações e formação contínua Conjunto de certificações em Python, BI, orquestração e proficiência em idiomas, acompanhado de especialização técnica contínua.
Pesquisa Atual Universidade de Brasília (UnB) · Início em 2026

Mestrado em Computação Aplicada

Pesquisa aplicada na interseção entre aprendizado de máquina, inferência estatística e engenharia de software — com foco em sistemas mensuráveis, reprodutíveis e úteis na prática.

IA Estatística Engenharia de Software
Aprendizado de MáquinaModelagem EstatísticaEngenharia de SoftwareIA Aplicada

Academic Note

Institution

UnB

Status

Início em 2026

Projetos

O que foi entregue

Programas reais, restrições reais e decisões de entrega fundamentadas na realidade institucional e de engenharia.

Cientista de Dados / Engenheiro de Microsserviços Python · 2020 – 2022

ALEI 2G — Serviços para Processos Judiciais de 2ª Instância

AI.lab UnB / CNJ

Atuação no ALEI 2G em uma iniciativa de IA aplicada ao Judiciário voltada para processos jurídicos de 2ª instância. O trabalho esteve centrado em microsserviços Python, integração com modelos e serviços backend para fluxos jurídicos apoiados por IA.

Impacto

Construção de microsserviços Python para integrar modelos de IA a fluxos de processos judiciais de 2ª instância, viabilizando uma entrega orientada a serviços para sistemas de análise jurídica.

  • Microsserviços Python integrando modelos de IA a sistemas judiciais de 2ª instância
  • Entrega backend orientada a serviços para fluxos de análise jurídica
  • Infraestrutura para operacionalizar capacidades de PLN em contextos institucionais
Legal TechMicroservicesNLPPython
Tech Lead / Cientista de Dados · Jun 2022 – Jan 2024

ALEI 1G — Plataforma de Análise de Documentos Jurídicos

AI.lab UnB / CNJ

Atuação como Tech Lead e Cientista de Dados no ALEI 1G, aplicando PLN e IA/ML a processos jurídicos brasileiros de 1ª instância com maior exigência de volume de dados e fluxos de classificação em escala nacional.

Impacto

Liderança de uma squad e construção de soluções de PLN e classificação para processos judiciais de 1ª instância, operando sobre volumes maiores de dados e reduzindo o esforço manual de categorização para analistas do Judiciário.

  • Liderança de squad na entrega de fluxos de classificação de documentos jurídicos de 1ª instância
  • Pipelines de PLN e classificação operando sobre volumes maiores de dados judiciais
  • Serviços FastAPI integrando saídas de IA a sistemas judiciais institucionais
NLPLegal TechClassificationMLflow
Cientista de Dados · 2024 – Presente

Spid BB — Analytics de Mobilidade Urbana para Viagens do Setor Público

Banco do Brasil

Atuação como Cientista de Dados no Spid BB, desenvolvendo análises sobre grandes volumes de dados, modelos preditivos relacionados à demanda e ao comportamento em mobilidade urbana, além de fluxos de geoprocessamento para apoiar decisões de deslocamento em contextos corporativos do setor público.

Impacto

Atuação em analytics intensivo em dados e modelagem preditiva para o Spid BB, um aplicativo de mobilidade urbana para viagens corporativas voltadas a entes públicos, com trabalho adicional em geoprocessamento.

  • Análise em larga escala de dados de mobilidade e viagens corporativas do setor público
  • Modelos preditivos para apoiar decisões relacionadas à demanda e ao deslocamento
  • Fluxos de geoprocessamento para análise espacial e geração de insights territoriais
Urban MobilityPredictive ModelingGeoprocessingSpark
Experiência completa →

Escrita

Notas técnicas

Todos os posts →