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Thiago Assimos
Cientista De Dados @Radix
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WORK HISTORY
Cientista De Dados @Radix
Previsão da demanda de combustíveis nas bases de distribuição, a partir dos pedidos realizados pelos postos de gasolina (clientes finais). As previsões são geradas na granularidade base–produto–segmento, considerando os principais produtos (Gasolina, Etanol, Diesel S10 e Diesel S500) e os segmentos varejo e B2B.Utilizamos modelos de séries temporais, com destaque para o NeuralProphet, que geram projeções semanais com horizonte de 23 semanas. O processo é orquestrado por uma DAG executada semanalmente, garantindo previsões atualizadas e consistentes com o acompanhamento diário das vendas realizado pelo negócio.A modelagem é realizada em nível de UF, avaliando a regularidade das séries temporais. Séries consideradas suaves (smooth) são modeladas diretamente em nível de cidade, enquanto séries irregulares (erráticas) passam por uma consolidação em nível de UF, onde um segundo modelo é treinado. Em seguida, aplica-se um rateio, com base na representatividade histórica de cada cidade dentro da UF. As previsões resultantes são combinadas com uma métrica interna chamada Volume Médio Diário, gerando então a predição final.
EDUCATION
Instituto Infnet
Pós-graduação Lato Sensu, Ciência de Dados e Inteligência Artificial
Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas
Mestrado, Física
Universidade Federal Fluminense
Doutorado, Física
UERJ
Bacharelado e Licenciatura, Física
ABOUT THIAGO ASSIMOS
Como Cientista de Dados utilizo Modelos Estatísticos e de Machine Learning aplicado aos dados fazendo uso de ferramentas como Python, SQL, Excel, GCP, em busca de resultados significativos para os diferentes tipos de negócios onde estiver inserido.Estou em contínuo aprimoramento técnico para trabalhar com abordagens consistentes e inovadoras e sempre muito disposto a encarar novos desafios onde eu possa contribuir com minhas habilidades e experiências.
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