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Enzo
Patelli Junqueira

Data Science • IA • Produtos Digitais

Desenvolvo soluções de IA em nível avançado, transformando dados em decisões e ideias em produtos digitais. Experiência em modelagem preditiva para mercados financeiros e na cofundação de startup de IA aplicada à saúde.

Insper

Eng. Computação • CR 8.6

Graduação

Apaixonado por transformar dados em decisões e ideias em produtos que resolvem problemas reais.

Estudante de Engenharia de Computação no Insper, com atuação em IA avançada, modelagem preditiva (ML) para mercados financeiros e desenvolvimento de produtos digitais com IA. Cofundador de startup que democratiza o acesso ao conhecimento nutricional, com experiência da idealização à entrega ao cliente.

1000+
Análises de Refeições
60%
Acurácia em ML para Trading
10+
Empresas Atendidas
8.6
CR Insper

Experiência
& Formação

Da consultoria no Insper Jr até estágio no Bradesco Asset e cofundação de startup, cada etapa moldou um perfil técnico sólido e empreendedor.

Insper

Jan 2023 — Dez 2027

Engenharia de Computação • CR: 8.6

Jan 2026 — Presente Atual

Bradesco Asset Management

Estagiário — Fund of Funds

Otimizacao de dashboards VBA, automacao de rotinas de dados e criação de novos dashboards de análise de gestoras e performance de fundos.

Python Streamlit R VBA
Jul 2025 — Out 2025

MPLE (Health & Wellness)

Cofundador

Startup de IA aplicada à saúde. Criei a Atena (assistente nutricional com visão computacional no WhatsApp) e o FitZap (gestor de competições). +1000 análises, 350 usuários, +7000 treinos.

LangChain FastAPI Supabase Docker Stripe
Dez 2023 — Mar 2025

Bubup

Analista de Dados Jr

Startup do ex-COO do G4. Automatizei CRM e WhatsApp com IA (-7h/sem). Dashboards preditivos com 85% de acurácia. App RFM com IA que aumentou conversão em 20%. +10 empresas atendidas.

Python OpenAI RD Station RFM
Jul 2023 — Dez 2024

Insper Jr

Consultor

Projetos de consultoria tech para empresas reais. Desenvolvi front-end de app no setor de saúde. Tradução técnica para público leigo.

Projetos Selecionados

Clique em "Testar" para abrir o projeto diretamente no navegador.

Tela inicial da Atena no WhatsApp
WhatsApp Bot

Atena - Assistente Nutricional

Assistente no WhatsApp que estima calorias e macronutrientes por foto usando visão computacional e LLMs. +1000 análises realizadas, 350 usuários.

LangChain FastAPI Supabase Stripe
Tela principal do FitZap
WhatsApp Bot

FitZap - Gestor de Competições

Gerenciador de competições fitness no WhatsApp com IA. +7000 treinos realizados pelos usuários na plataforma.

Python LangGraph Docker
Dashboard do StudyRAG
Web App

StudyRAG - Estudo com IA

Plataforma de estudo com RAG que permite criar projetos, indexar PDFs e URLs, e conversar com um assistente que responde com base no conteúdo indexado. Busca híbrida vetorial + keyword.

FastAPI LanceDB RAG HTMX
Logo da ANBIMA
Python

Monitor de Spreads de Debentures

Monitora spreads de debêntures no mercado secundário brasileiro (ANBIMA) e envia alertas via Telegram quando detecta quedas significativas — sinalizando oportunidades de refinanciamento.

Python ANBIMA Telegram Bot

Stack Tecnológica

Data Science & ML

Modelagem preditiva, previsão de demanda, trading quantitativo, séries temporais

XGBoost Prophet ARIMA Random Forest

IA & LLMs

Agentes de IA, visão computacional, assistentes inteligentes, pipelines de dados

LangChain LangGraph OpenAI Agno

Backend & APIs

Desenvolvimento de APIs robustas, integração com bancos de dados e serviços

Python FastAPI Supabase SQL

Frontend & Apps

Dashboards interativos, aplicações web e interfaces de dados

Streamlit React HTML/CSS

Dados & Analytics

CRM analytics, segmentação RFM, dashboards financeiros e comerciais

BigQuery RD Station RFM Excel/VBA

DevOps & Infra

Deploy, containers, pagamentos, observabilidade e CI/CD

Docker GCP Stripe Firebase
Idiomas
Português Nativo
Inglês C1 • TOEIC 975

Cursos Relevantes

Machine Learning Applied to Stock & Crypto Trading

Udemy

IA para mercados financeiros: padrões, regimes, previsão de volatilidade e robôs de trading. Resultado: 60% acurácia ETH/USDT (Binance).

Fundamentos de Trading Quantitativo

ASIMOV Academy

Estratégias quantitativas com Python e IA. Resultado: modelo para mini Dólar (WDOX25) com 58% de acurácia por trade.

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Atuo com foco em dados e tecnologia. Para parcerias, networking ou troca de ideias, entre em contato.