EN: A broader selection of my existing projects, with reviewed implementations, executable examples, bilingual documentation and automated checks. Explore the repositories for the code, assumptions and validation evidence.

PT: Uma seleção mais ampla dos meus projetos existentes, com implementações revisadas, exemplos executáveis, documentação bilíngue e verificações automatizadas. Explore os repositórios para consultar código, premissas e evidências de validação.

EN: Among the 28 reviewed projects below, 17 include functional Python implementations. Nine robotics and public companion repositories provide installable offline packages; three now connect complete community demonstrations to public engines, with independent calculations, worked examples and comparisons against the browser results. SQL and C++ components add reproducible queries and numerical checks; a repository can contain more than one language.

PT: Entre os 28 projetos revisados abaixo, 17 incluem implementações funcionais em Python. Nove repositórios de robótica e complementos públicos oferecem pacotes offline instaláveis; três conectam demonstrações comunitárias completas a motores públicos, com cálculos independentes, exemplos explicados e comparação com os resultados do navegador. Componentes SQL e C++ acrescentam consultas reproduzíveis e verificações numéricas; um repositório pode conter mais de uma linguagem.

EN: These are working prototypes with defined scope. Examples use synthetic data. Clinical, genomic, financial and security demonstrations do not imply validated real-world outcomes. The robotics and accessibility portfolio continues below.

PT: São protótipos funcionais com escopo definido. Os exemplos usam dados fictícios. Demonstrações clínicas, genômicas, financeiras e de segurança não implicam resultados validados no mundo real. O portfólio de robótica e acessibilidade continua abaixo.

Robotics & accessibility · Robótica e acessibilidade · Professional experience · Experiência profissional

EN: Eighteen working software prototypes and connected applications, primarily focused on a Unitree Go2 PRO research program, with public companion studies for Évia. Each repository has executable behavior, reproducible examples, English/Portuguese interfaces and documentation, and a Mermaid domain diagram. Physical integration is a separate development stage.

PT: Dezoito protótipos funcionais de software e aplicações conectadas, com foco principal em um programa de pesquisa com o Unitree Go2 PRO e estudos públicos complementares à Évia. Cada repositório possui comportamento executável, exemplos reproduzíveis, interfaces e documentação em inglês e português e diagrama Mermaid do domínio. A integração física é uma etapa própria de desenvolvimento.

Community applications · Aplicações comunitárias · Go2 PRO workbenches · Bancadas · Accessibility and training · Acessibilidade e treinamento · Évia companion studies · Estudos complementares

EN: Three Python applications turn the research components into complete, demonstrable experiences: assess a venue, rehearse a mission, and prepare an optional encounter. Each includes a local interactive workbench, a hosted example explorer, bilingual printable reports and reproducible evidence bundles.

PT: Três aplicações Python transformam os componentes de pesquisa em experiências completas e demonstráveis: avaliar um espaço, ensaiar uma missão e preparar um encontro opcional. Cada uma inclui bancada interativa local, explorador de exemplos publicado, relatórios bilíngues imprimíveis e pacotes reproduzíveis de evidências.

EN: These are functional software MVPs using synthetic scenarios. Physical operation and social outcomes remain to be studied; the private Évia implementation is outside the public projects.

PT: São MVPs funcionais de software com cenários sintéticos. Operação física e resultados sociais ainda precisam ser estudados; a implementação privada da Évia fica fora dos projetos públicos.

EN: Implemented exchange: Search Coverage generates synthetic observations accepted by Telemetry Replay; qualified contiguous replay reports can feed Clearance Bench. Each adapter documents its input limits and coordinate assumptions.

PT: Troca implementada: Search Coverage gera observações sintéticas aceitas pelo Telemetry Replay; relatórios de reprodução com trajetórias contínuas qualificadas podem alimentar o Clearance Bench. Cada adaptador documenta limites de entrada e hipóteses de coordenadas.

EN: Independent public implementations using synthetic examples. The private Évia core is not included or required.

PT: Implementações públicas independentes com exemplos sintéticos. O núcleo privado da Évia não está incluído nem é necessário.

EN: 422 browser tests + 240 Python tests, plus independent C++ numerical checks across these 18 repositories · Browser demonstrations · Versioned examples · MIT-licensed source.

PT: 422 testes do navegador + 240 testes Python, além de verificações numéricas independentes em C++ nestes 18 repositórios · Demonstrações no navegador · Exemplos versionados · Código-fonte sob licença MIT.

Independent research and development · Pesquisa e desenvolvimento independentes
gabrieldemetrioslafis@usp.br

English

Senior Data Scientist at SysMap Solutions, working in Senior Machine Learning Engineering at Natura through SysMap. My work spans Data Science, Data Engineering, and MLOps: exploratory analysis, predictive modeling, feature engineering, training and inference pipelines, model serving, monitoring, and production governance.

I also participate independently in AGI Club, an iFood Labs initiative, with a research focus on language models, particularly SLMs. Previously, I worked as a freelance Data Science Researcher at Manus AI from March 2025 to April 2026, alongside earlier experience in analytics, fraud detection, cybersecurity, and full-stack development.

Currently pursuing a Postgraduate in AI & Health Data Science at Instituto Sírio-Libanês and an MBA in Data Science & AI at USP/Esalq. Based in Curitiba, Paraná, Brazil.

Português

Cientista de Dados Sênior na SysMap Solutions, com atuação em Engenharia de Machine Learning Sênior na Natura por meio da SysMap. Meu trabalho abrange Ciência de Dados, Engenharia de Dados e MLOps: análise exploratória, modelagem preditiva, engenharia de atributos, pipelines de treinamento e inferência, disponibilização de modelos, monitoramento e governança em produção.

Também participo de forma independente do AGI Club, iniciativa do iFood Labs, com foco de pesquisa em modelos de linguagem, especialmente SLMs. Anteriormente, atuei como Pesquisador em Ciência de Dados freelance na Manus AI, de março de 2025 a abril de 2026, além de experiências em análise de dados, detecção de fraudes, cibersegurança e desenvolvimento full stack.

Atualmente curso pós-graduação em IA e Ciência de Dados em Saúde no Instituto Sírio-Libanês e MBA em Ciência de Dados e IA na USP/Esalq. Estou em Curitiba, Paraná, Brasil.

Professional credentials · Credenciais profissionais: Google, IBM, Johns Hopkins & Wharton.

Open to opportunities · Aberto a oportunidades: Data Science / Ciência de Dados, MLOps & Generative AI / IA Generativa.

English · Português

March 2026 – Present · Full-time · Remote · Curitiba, Paraná, Brazil

Working in senior Machine Learning Engineering, with responsibilities across Data Science, Data Engineering, MLOps, and ML platforms. My scope covers the model lifecycle from exploration and prototyping to deployment, monitoring, and production governance. The Natura role below is a client assignment through SysMap.

• Conduct exploratory data analysis, predictive modeling, model validation, feature engineering, and data-driven experimentation to support business decisions.
• Design and improve end-to-end data and ML pipelines for training, validation, and inference, with model versioning, continuous monitoring, and CI/CD.
• Develop REST APIs and microservices for production model serving and integration, define engineering practices, and mentor junior professionals.

Selected technologies: Python, Databricks, MLOps, ML pipelines, REST APIs, CI/CD.

March 2026 – Present · Full-time client assignment through SysMap · Remote · Curitiba, Paraná, Brazil

Working at Natura through SysMap's outsourcing engagement, contributing to the development and operation of machine learning solutions alongside data engineering, data science, and data-product teams.

• Develop and validate predictive models, features, and experiments for business use cases such as forecasting, process optimization, and personalization.
• Build training, validation, and inference pipelines, with model versioning, monitoring, and CI/CD practices.
• Develop model-serving APIs and microservices with attention to security, observability, scalability, and reliability.

Selected technologies: Python, Scikit-Learn, MLOps, model serving, data engineering.

April 2026 – Present · Independent activity / self-employed · Remote · Curitiba, Paraná, Brazil

Selected member of AGI Club, an iFood Labs initiative bringing together professionals, researchers, and entrepreneurs from across Brazil. This entry describes independent participation in the research and study community.

• Participate in the study group, technical discussions, and collaborative exploration of approaches to artificial general intelligence.
• Focus my research and development on language models, particularly small language models (SLMs) and related approaches, including supervised and unsupervised learning.
• Exchange technical knowledge with professionals from different organizations and contribute to the Brazilian research community.

Selected areas and tools: Language models, SLMs, data engineering, MLflow.

March 2025 – April 2026 · Freelance · Remote · Curitiba, Paraná, Brazil

Conducted applied research and development in artificial intelligence, statistical modeling, and machine learning across the research lifecycle, from quantitative analysis and data exploration to algorithm development, prototyping, and validation.

• Designed and implemented predictive models and conducted experiments to evaluate their performance.
• Developed features and translated analytical findings into insights supporting product capabilities, user experience, and data-driven decisions.
• Combined exploratory data analysis, statistical methods, and model validation in applied research work.

Selected areas: Data Science, exploratory data analysis, statistical modeling, Machine Learning, Deep Learning, feature engineering.

October 2025 – March 2026

• Worked across the model lifecycle from proof of concept to production, including regression, classification, and clustering.
• Performed exploratory analysis on datasets with more than 2 million records to identify patterns in business indicators.
• Developed six or more dashboards with Power BI and Looker Studio and improved SQL performance by 40%.

January 2023 – June 2025

• Worked on real-time fraud detection using Random Forest, XGBoost, and neural networks, with a 28% reduction in false positives.
• Contributed to an MLOps pipeline using Python, TensorFlow, Kafka, Spark, and MLflow, with 99.2% uptime.
• Developed anomaly-detection work contributing to a 15% reduction in financial losses.

March 2022 – January 2023

• Developed web applications using PHP, JavaScript, HTML5, and CSS.
• Optimized MySQL queries, reducing response times by 25%.

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Março de 2026 – Atual · Tempo integral · Remoto · Curitiba, Paraná, Brasil

Atuação em Engenharia de Machine Learning Sênior, com responsabilidades em Ciência de Dados, Engenharia de Dados, MLOps e plataformas de ML. Meu escopo abrange o ciclo de vida dos modelos, da exploração e prototipagem à implantação, ao monitoramento e à governança em produção. A atuação na Natura, descrita abaixo, ocorre por meio da SysMap.

• Conduzo análises exploratórias, modelagem preditiva, validação de modelos, engenharia de atributos e experimentação orientada a dados para apoiar decisões de negócio.
• Projeto e evoluo pipelines de dados e ML para treinamento, validação e inferência, com versionamento de modelos, monitoramento contínuo e CI/CD.
• Desenvolvo APIs REST e microsserviços para disponibilização e integração de modelos em produção, defino práticas de engenharia e apoio a mentoria de profissionais juniores.

Tecnologias selecionadas: Python, Databricks, MLOps, pipelines de ML, APIs REST e CI/CD.

Março de 2026 – Atual · Alocação em tempo integral por meio da SysMap · Remoto · Curitiba, Paraná, Brasil

Atuação na Natura por meio da parceria de outsourcing com a SysMap, contribuindo para o desenvolvimento e a operação de soluções de machine learning junto a equipes de engenharia de dados, ciência de dados e produtos de dados.

• Desenvolvo e valido modelos preditivos, atributos e experimentos para casos de negócio como previsão, otimização de processos e personalização.
• Construo pipelines de treinamento, validação e inferência, com práticas de versionamento, monitoramento e CI/CD.
• Desenvolvo APIs e microsserviços para disponibilizar modelos em produção, com atenção a segurança, observabilidade, escalabilidade e confiabilidade.

Tecnologias selecionadas: Python, Scikit-Learn, MLOps, disponibilização de modelos e engenharia de dados.

Abril de 2026 – Atual · Atividade independente / autônomo · Remoto · Curitiba, Paraná, Brasil

Membro selecionado do AGI Club, iniciativa do iFood Labs que reúne profissionais, pesquisadores e empreendedores de todo o Brasil. Esta experiência corresponde à participação independente na comunidade de pesquisa e estudos.

• Participo do grupo de estudos, de discussões técnicas e da exploração colaborativa de abordagens para inteligência artificial geral.
• Concentro minha pesquisa e desenvolvimento em modelos de linguagem, especialmente modelos de linguagem de pequeno porte (SLMs) e abordagens relacionadas, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Compartilho conhecimento técnico com profissionais de diferentes organizações e contribuo para a comunidade brasileira de pesquisa.

Áreas e ferramentas selecionadas: Modelos de linguagem, SLMs, engenharia de dados e MLflow.

Março de 2025 – Abril de 2026 · Freelance · Remoto · Curitiba, Paraná, Brasil

Realizei pesquisa e desenvolvimento aplicados em inteligência artificial, modelagem estatística e machine learning, da análise quantitativa e exploração de dados ao desenvolvimento de algoritmos, à prototipagem e à validação.

• Projetei e implementei modelos preditivos e conduzi experimentos para avaliar seu desempenho.
• Desenvolvi atributos e traduzi resultados analíticos em informações para apoiar funcionalidades de produto, experiência do usuário e decisões orientadas a dados.
• Combinei análise exploratória, métodos estatísticos e validação de modelos em projetos de pesquisa aplicada.

Áreas selecionadas: Ciência de Dados, análise exploratória, modelagem estatística, Machine Learning, Deep Learning e engenharia de atributos.

Outubro de 2025 – Março de 2026

• Atuei no ciclo de vida dos modelos, da prova de conceito à produção, incluindo regressão, classificação e agrupamento.
• Realizei análises exploratórias em conjuntos com mais de 2 milhões de registros para identificar padrões em indicadores de negócio.
• Desenvolvi seis ou mais painéis com Power BI e Looker Studio e melhorei o desempenho de consultas SQL em 40%.

Janeiro de 2023 – Junho de 2025

• Atuei na detecção de fraudes em tempo real com Random Forest, XGBoost e redes neurais, com redução de 28% nos falsos positivos.
• Contribuí para um pipeline de MLOps com Python, TensorFlow, Kafka, Spark e MLflow, com disponibilidade de 99,2%.
• Desenvolvi trabalhos de detecção de anomalias que contribuíram para reduzir perdas financeiras em 15%.

Março de 2022 – Janeiro de 2023

• Desenvolvi aplicações web com PHP, JavaScript, HTML5 e CSS.
• Otimizei consultas MySQL, reduzindo os tempos de resposta em 25%.

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English — statistics and contribution streaks

Português — estatísticas e sequências de contribuições