Rômulo Correa

Analista de Dados

São Paulo80 BRL/horaMembro desde 2 de julho de 2026

PythonSQLPandasSeleniumBeautifulSoupPower BIAnálise Exploratória de Dados (EDA)Web Scraping

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Analise de DadosAutomação de Processos

Sobre

Analista de Dados e Especialista em Automação focado em resultados, com sólida experiência no desenvolvimento de pipelines de dados de ponta a ponta, arquiteturas de web scraping e soluções de business intelligence. Fundador da Correa Data Solutions, atuando na transformação de dados brutos em insights estratégicos e otimização de fluxos de trabalho para os mercados B2B e varejo. Especialista em Python, SQL e bibliotecas de manipulação de dados, com inglês fluente para colaboração em projetos internacionais e documentação técnica.

Experiência

Fundador e Analista de Dados Líder at Correa Data Solutions (2026-01 – Present)

Arquitetou e implantou scripts de automação personalizados e pipelines de dados para clientes corporativos, resultando em expressiva eficiência operacional e redução de trabalho manual.
Desenvolveu o "Prospect Tracker", uma ferramenta de automação de alto desempenho em Python e Selenium que extrai leads comerciais B2B de mapas digitais, automatizando com sucesso a captura de dados web em escala para empresas como Credit Flow BR e No Controle.
Automatizou a captura de dados na web para construir bases de contatos direcionadas, higienizadas e prontas para produção, acelerando as abordagens comerciais dos clientes.
Construiu e manteve fluxos automatizados de tratamento de dados usando Pandas, transformando dados web desestruturados em tabelas de dados limpas e estruturadas para integração em CRMs.

Cofundador & Analista de Business Intelligence (BI) at Aurum Artesanal (2023-01 – Present)

Implementou estratégias baseadas em dados para operação de confeitaria artesanal, desenhando modelos de precificação, mecanismos de controle de estoque e dashboards de sazonalidade de vendas.
Desenvolveu um sistema de inteligência financeira em Python para processar registros de transações, convertendo históricos brutos de receitas e despesas em métricas-chave de desempenho (Ticket médio, Análise de margem e Volatilidade de caixa).
Utilizou estatística descritiva e análise exploratória de dados (EDA) para isolar despesas fora da curva (outliers) e identificar os produtos motores de receita, otimizando o orçamento de marketing para os itens de maior ROI.