Data Scientist @ Feedzai
Atualmente, faz parte da Feedzai como Data Scientist, ajudando a construir ferramentas para detectar fraude em pagamentos (e não só) em tempo real, quer em comerciantes, quer em grandes instituições financeiras internacionais. Grande parte do seu trabalho foi feito usando modelos preditivos de Machine Learning em problemas de classificação, nomeadamente XGBoost, Random Forest, e Logistic Regression. Mais recentemente tem-se focado na aplicação de algoritmos em grafos (e.g. Belief Propagation) e em aplicar análise estatística e visualização em dados estruturados massivos e diversos.
No passado, após se graduar em Engenharia Biomédica pelo Instituto Superior Técnico, trabalhou num centro de investigação em Informática Médica num Hospital Público. Aí, ajudou a construir um sistema automatizado de sinalização de potenciais dadores de órgãos, entre outros projectos. Neste contexto, participou em projectos de nível nacional e Europeu (Horizonte 2020) aplicando Data Science em várias áreas da Saúde. Projectos estes que acompanhou desde as fases iniciais de concepção, submissão de proposta, discussão com painéis de peritos, e várias apresentações de resultados.