Nicolas Padovan

Profissional com formação em Engenharia de Computação e ampla experiência em desenvolvimento de software, arquitetura de sistemas e integração de tecnologias emergentes. Domínio de linguagens como Python, Java, R e SQL, com foco em soluções escaláveis, análise de desempenho e inovação contínua.

Atuação como Analista e Cientista de Dados, com experiência em coleta, modelagem, análise estatística, preditiva e visualização de dados por meio de ferramentas como Power BI, Python e R. Capaz de transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis que orientam decisões estratégicas.

Conhecimentos sólidos em Machine Learning, Deep Learning, LLMs e GenAI, com habilidades para desenvolver algoritmos e soluções de IA aplicadas a desafios de negócio. Forte capacidade de comunicação, colaboração com equipes multidisciplinares e alinhamento entre objetivos técnicos e estratégicos.

Comprometido com a precisão, ética e inovação, busca constante por aprendizado e aprimoramento para agregar valor aos projetos e promover uma cultura orientada a dados.

Atualmente, como Cientista de Dados na Honda, sou responsável por transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos, utilizando técnicas de análise de dados. Desenvolvi modelos de Machine learning e IA para previsão de contemplações e cancelamentos, contribuindo para o aumento de eficiência nas assembleias e melhoria na experiência dos clientes – com destaque para a redução do tempo médio de participação de 20 para 16 dias.

No Bradesco, atuei como analista de dados, com foco em automações de processos em via Excel VBA e SQL em conjunto com SSIS do Visual Studio, desenvolvi dashboards gerenciais para despesas de agências em rede nacional para suporte e tomada de decisão com os dados.

Engenharia da Computação – Universidade São Judas Tadeu

Formação sólida em lógica computacional, estruturas de dados, inteligência artificial e desenvolvimento de sistemas, com base teórica e prática voltada para soluções tecnológicas.

Técnico em Informática – ETEC

Base técnica em programação, redes, bancos de dados e manutenção de sistemas, com foco em aplicação prática desde o início da carreira.

Machine Learning e Deep Learning(IA)

Cursos voltados para modelagem preditiva, processamento de grandes volumes de dados, técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, e desenvolvimento de pipelines de dados em ambientes de Big Data.