Roberto R. Balbinotti

AI Solution Architect & Data Scientist

"Transformando Big Data, Séries Temporais e Visão Computacional em ROI e Eficiência Operacional."

🧬 Sobre Mim

Cientista de Dados Sênior e Arquiteto de Soluções de IA com mais de 20 anos de bagagem profissional na intersecção entre otimização de processos, lógica de negócios e sistemas preditivos de alta performance. Especialista no desenvolvimento de pipelines ponta a ponta que transcendem o ambiente de pesquisa laboratorial para operar de forma robusta e escalável em ambientes produtivos (MLOps).

Diferente de abordagens puramente teóricas, domino o ciclo completo do dado: desde a ingestão massiva de fontes heterogêneas e otimização server-side até o deploy conteinerizado de redes neurais complexas, sempre focando na eliminação de gargalos analíticos e no retorno financeiro real sobre o projeto.

🛠️ Matriz de Competências (Stack 2026)

Categoria Tecnologias Chave
IA & Computação Visual TensorFlow Keras YOLO OpenCV Scikit-Learn
Data Performance & Big Data Polars Julia Spark Hadoop SQL
Forecasting & Time Series Nixtla MLForecast Sktime LightGBM
DevOps, Cloud & MLOps MLflow Docker DVC AWS Linux

🏗️ Projetos Estratégicos

1. Smart Supply Chain AI: Motor Preditivo de Demanda & Geração Estocástica de Dados

Integração de modelagem preditiva de séries temporais de alta performance e engenharia de dados colunares aplicados à cadeia de suprimentos.

  • Stack: Python Polars MLForecast MLflow Kaggle
  • Objetivo: Mitigar falhas catastróficas de inventário (stockouts) e otimizar o giro de estoque em cadeias de suprimentos complexas.
  • Abordagem: Substituição de abordagens estatísticas lentas por pipelines modernos com Polars e modelagem preditiva com LightGBM + MLForecast, incorporando variáveis exógenas macroeconômicas e climáticas de alta frequência.
  • Validação Pública: Desenvolvimento e publicação de um motor estocástico gerador de dados sintéticos complexos, adotado pela comunidade para testes de Big Data.
  • Resultado: Redução teórica de custos de armazenamento e otimização da esteira logística de insumos.
  • Links:
    GitHub Kaggle Dataset

2. Personalized Medicine: Diagnóstico por Deep Learning com Rigor Ético

Classificação avançada de patologias em imagens médicas com foco em interpretabilidade e explicabilidade de algoritmos (XAI).

  • Stack: TensorFlow Keras OpenCV Docker
  • Objetivo: Desenvolver sistemas de suporte à decisão clínica com alta acurácia diagnóstica e total transparência regulatória.
  • Abordagem: CNNs customizadas aceleradas por CUDA e uso de AI Explainability (SHAP e LIME) para mapear regiões de decisão, removendo o problema de "caixa-preta" e atendendo a exigências regulatórias.
  • Resultado: Acurácia validada superior a 90% em cenários severos com total auditoria das tomadas de decisão.
  • Link:
    GitHub

3. Event Analytics & Management Dashboard: Alta Performance Server-Side

Inteligência de negócios interativa para monitoramento de pipelines operacionais e auditoria financeira de alto giro.

  • Stack: Python Streamlit Plotly Linux
  • Objetivo: Centralizar KPIs financeiros operacionais em tempo real para otimizar funis de conversão e mitigar custos latentes.
  • Abordagem: Arquitetura modular de microsserviços com ETL desacoplado e estratégias avançadas de cache em memória (@st.cache_data), reduzindo latência e consumo de RAM.
  • Resultado: Visão executiva Month-over-Month com identificação imediata de gargalos transacionais e detecção antecipada de anomalias de faturamento.
  • Links:
    GitHub Streamlit App

📊 Contribuições para a Comunidade Data Science & Open Source

  • Synthetic Grocery Supply Chain Dataset (Kaggle): Desenvolvi e publiquei de forma aberta um simulador estocástico baseado em distribuições estatísticas reais combinadas a dados climáticos públicos. O projeto atua como um gerador de Digital Twins para simular dados transacionais de redes de suprimentos corporativas, facilitando o teste e o estresse de arquiteturas de Big Data sem quebrar conformidades legais de privacidade.

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