Gary Rainer Chumacero Vanderlei

Analista de Dados · FP&A · BI Financeiro · Controladoria

Contador com CRC ativo e Analista de Dados com experiência em FP&A, BI Financeiro e automação de processos contábeis, atuando nos setores energético e de saúde.

Combino sólida formação financeira com competências técnicas em dados — Python, SQL, Streamlit e Plotly — para transformar informações financeiras em relatórios executivos, dashboards interativos e insights orientados à decisão.

Certificado Master Black Belt em Lean Six Sigma, com foco em eficiência operacional, redução de retrabalho e melhoria contínua de processos analíticos e financeiros.

Busco posição CLT nas áreas de Análise de Dados, BI, FP&A ou Controladoria — presencial ou remoto · João Pessoa – PB.

Financeiro & FP&A

• Planejamento financeiro, orçamento e forecasting
• Análise de variação Real vs. Orçado / Forecast
• Modelagem financeira e projeções de fluxo de caixa
• DRE, fluxo de caixa e análise de rentabilidade
• KPIs financeiros e operacionais · Score de saúde financeira

Dados, BI & Automação

• Python · SQL · Pandas · NumPy
• Streamlit · Plotly · Matplotlib · Seaborn
• Power BI (DAX, dashboards executivos)
• SQLite · SQLAlchemy · Pydantic · Modelagem de dados · ETL
• openpyxl · ReportLab · Geração automática de Excel e PDF

Gestão & Processos

• Lean Six Sigma — Black Belt & Master Black Belt
• Metodologias PDCA e DMAIC
• Mapeamento e otimização de processos (As-Is / To-Be)

Portfólio estruturado com 7 projetos que cobrem os pilares de FP&A, automação contábil, análise exploratória, tecnologia contábil, SQL e Lean Six Sigma aplicado a dados.

BI Financeiro · Streamlit · Python · SQL

Pipeline end-to-end de Business Intelligence financeiro para uma distribuidora de energia elétrica (empresa fictícia: Energética Miramar Distribuidora Ltda.), cobrindo 24 meses de dados simulados (Jan/2023 – Dez/2024).

O que foi construído:

• 4 datasets sintéticos reprodutíveis via seed=42: DRE, Fluxo de Caixa, Centro de Custos e Contas a Receber
• FinancialDataGenerator com regras de negócio realistas: sazonalidade trigonométrica, crescimento YoY de 8%, outliers intencionais (~8% de probabilidade) e inadimplência segmentada por porte de cliente
• DataLoader com validação de schema e exceções customizadas (DataNotFoundError, SchemaValidationError)
• 14 queries SQL em 5 blocos analíticos (Visão Executiva, Custos, Fluxo de Caixa, Inadimplência e Visão Integrada com JOIN entre datasets), compatíveis com SQLite, DuckDB e PostgreSQL
• EDA com storytelling em 3 atos — 9 visualizações diagnósticas em tema dark (Matplotlib + Seaborn), exportadas em PDF (ABNT NBR 14724:2011 via ReportLab) e Excel com 5 abas formatadas (OpenPyXL)
• Dashboard interativo com 4 páginas em Streamlit + Plotly: Visão Executiva, DRE Interativa, Fluxo de Caixa e Centro de Custos & Inadimplência
• KPIs semaforizados com deltas YoY: Margem EBITDA, Inadimplência, FCO e Score de Saúde Financeira composto (0–100)
• Detecção de outliers via Z-score com scipy.stats.zscore (algoritmo de Welford) e waterfall da DRE (Receita Bruta → Lucro Líquido)
• 83 testes automatizados com pytest cobrindo reprodutibilidade, shape, regras de negócio, casos de borda e funções puras de KPIs — execução em < 2s
• Arquitetura desacoplada: src/ independente do Streamlit, funções puras e testáveis em kpis.py, cache com TTL de 1h via @st.cache_data

Stack: Python Pandas NumPy SciPy SQL SQLite Streamlit Plotly Matplotlib Seaborn ReportLab OpenPyXL pytest mypy

🔗 Repositório: financial-bi-portfolio 🔗 Aplicativo: financial-bi-portfolio

EDA · Visualização de Dados · Narrativa Analítica

Análise exploratória completa com storytelling em 3 atos para uma clínica médica multiespecialidades (empresa fictícia: Clínica Vida Plena Ltda.), cobrindo 24 meses de dados simulados (Jan/2023 – Dez/2024).

O que foi construído:

• 4 datasets sintéticos: Atendimentos, Receita, Inadimplência e Agenda (seed=42)
• 10 visualizações diagnósticas em tema dark com hipóteses analíticas explícitas (Matplotlib + Seaborn)
• Storytelling em 3 atos com perguntas de negócio conduzindo cada seção: Receita & Crescimento · Inadimplência & Risco · Ocupação & Eficiência Operacional
• KPIs semaforizados: Inadimplência por convênio, Taxa de No-show, Ocupação de agenda e Receita YoY
• Quadrante estratégico posicionando cada especialidade por receita × risco com recomendações acionáveis

Stack: Python Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Jupyter

🔗 Repositório: eda-storytelling

Tecnologia Contábil · Streamlit · SQLAlchemy · Pydantic · Python

Painel interno de controle de prazos fiscais para um escritório de contabilidade (empresa fictícia), cobrindo 12 clientes e 360 obrigações ao longo de 2026, com banco de dados persistido e CRUD completo.

O que foi construído:

• Banco de dados SQLite com 3 tabelas (cliente, tipo_obrigacao, prazo) gerenciado via SQLAlchemy ORM
• Modelos tipados com Pydantic v2: ClienteCreate, PrazoCreate e PrazoUpdate — validação de CNPJ normalizado, competência AAAA-MM e consistência entre status e entregue_em
• Exceções customizadas: ClienteNotFoundError, PrazoDuplicadoError e PrazoNotFoundError
• Lógica pura de prazos em prazos.py: cálculo de dias úteis, ajuste automático de vencimento para feriados e fins de semana, classificação de urgência (Atrasado · Crítico · Atenção · OK · Entregue)
• KPIs da carteira: total de obrigações, percentuais por status, ranking de clientes em risco
• Dataset sintético reprodutível via seed=42: 12 clientes em 3 regimes tributários (Simples Nacional, Lucro Presumido, Lucro Real) e 360 prazos com distribuição de status por período
• Dashboard interativo com 3 páginas em Streamlit + Plotly: Painel (KPIs + alertas por urgência), Prazos (tabela com filtros combinados e atualização de status inline) e Clientes (cadastro com validação)
• 108 testes automatizados com pytest cobrindo CRUD, urgência, dias úteis, KPIs, casos de borda e isolamento por banco — execução em < 5s
• Parâmetro hoje: date | None nas funções de prazo para fixar a data de referência nos testes sem depender de date.today()

Stack: Python Pandas SQLAlchemy SQLite Pydantic v2 Streamlit Plotly pytest mypy Alembic

🔗 Repositório: fiscal-deadlines 🔗 Aplicativo: fiscal-deadlines

Aberto a oportunidades CLT em Análise de Dados, BI, FP&A e Controladoria.

• 🔗 LinkedIn: linkedin.com/in/garyrainercv
• 📧 Email: garyvanderlei@gmail.com
• 📍 João Pessoa – PB (presencial ou remoto)