01
Data Science e Machine Learning
Modelagem preditiva, segmentação, classificação, avaliação de modelos e experimentação.
- Modelagem preditiva
- Segmentação
- Classificação
- Avaliação
- Experimentação
Cortez Gomes Tecnologia — prática independente
Dados e inteligência artificial aplicados a problemas reais.
A CGT ajuda empresas a transformar dados, modelos e novas tecnologias em soluções úteis, confiáveis e tecnicamente sustentáveis.
01 / Contexto
Problemas em que a CGT pode atuar
Situações comuns em empresas que já produzem dados, mas ainda não conseguem transformá-los em decisão ou produto.
Dados fragmentados
Informação espalhada entre planilhas, sistemas e bases que não conversam entre si.
Modelos que não chegaram à produção
Experimentos promissores que pararam no notebook e nunca viraram parte do processo.
Processos manuais repetitivos
Rotinas operacionais que consomem tempo e poderiam ser automatizadas com segurança.
Produtos que precisam incorporar IA
Funcionalidades com modelos de linguagem que exigem critério, avaliação e responsabilidade.
Decisões sem base quantitativa
Escolhas importantes tomadas sem análise, métrica clara ou leitura estatística adequada.
Arquiteturas complexas ou frágeis
Sistemas que cresceram sem desenho e hoje custam caro para manter e evoluir.
02 / Escopo
Áreas de atuação
Quatro frentes de trabalho. O formato e a profundidade de cada uma são definidos conforme o problema e o contexto.
02
IA aplicada e AI Engineering
Soluções com modelos de linguagem, busca semântica, RAG, agentes e fluxos com revisão humana.
- LLMs
- Busca semântica
- RAG
- Agentes
- Human-in-the-loop
03
Dados e arquitetura
Pipelines, modelagem de dados, SQL, APIs, integração e desenho de sistemas simples e sustentáveis.
- Pipelines
- Modelagem
- SQL
- APIs
- Integração
04
Automação e produtos internos
Ferramentas para reduzir processos manuais, organizar conhecimento e apoiar decisões.
- Automação
- Ferramentas internas
- Conhecimento
- Apoio à decisão
03 / Método
Princípios de trabalho
Critérios que orientam as decisões técnicas em qualquer projeto.
- 01Começar pelo problema, não pela tecnologia.
- 02Validar antes de escalar.
- 03Manter a arquitetura proporcional ao contexto.
- 04Medir resultados de forma honesta.
- 05Evitar automação sem necessidade real.
- 06Preservar revisão humana onde ela importa.
- 07Documentar decisões e seus porquês.
04 / Formatos
Formas de colaboração
Modos possíveis de trabalhar juntos. Escopo, duração e profundidade são combinados caso a caso.
Diagnóstico técnico
Leitura do cenário atual de dados, modelos e sistemas, com recomendações objetivas.
Projeto focado
Trabalho delimitado sobre um problema específico, com escopo combinado caso a caso.
Protótipo
Versão inicial para testar viabilidade técnica antes de qualquer investimento maior.
Revisão de arquitetura
Análise crítica de pipelines, integrações e desenho de sistemas existentes.
Apoio especializado
Acompanhamento pontual a times técnicos em decisões de dados e IA.
Não há pacotes fechados nem preços de prateleira: cada colaboração parte do problema apresentado.
05 / Competências
Experiência
Experiência apresentada por competências técnicas e tipos de problema, sem citar clientes ou projetos.
- Python
- Análise, modelagem e desenvolvimento de aplicações e serviços.
- SQL
- Consulta, modelagem e trabalho com bases relacionais.
- Sistemas de dados
- Pipelines, integrações e organização de fluxos de informação.
- Modelos preditivos
- Construção, avaliação e interpretação de modelos.
- IA aplicada
- Uso de modelos de linguagem em fluxos com critério e revisão.
- Backend
- APIs e serviços que sustentam soluções de dados.
- Arquitetura
- Desenho de soluções proporcionais ao problema.
- Automação
- Redução de trabalho manual e repetitivo.
- Liderança técnica
- Condução de decisões técnicas e alinhamento com o negócio.
06 / Contato
Existe um problema de dados ou IA que precisa sair do papel?
Descreva o contexto em poucas linhas. A conversa começa pelo problema, não pela solução.
Conversar sobre o desafiocortezgomestecnologia@gmail.com