Olá, eu sou Paulo Henrique de Almeida

Analista de Dados Sênior

DataBot Software IA S.A · Software Industrial

• Desenvolvimento de soluções de IA utilizando Python e frameworks como LangChain, aplicadas à automação de análises e geração de insights para operações industriais;
• Atuação em sistema de gestão de chão de fábrica (Databot), abrangendo módulos como MPS, MES, PCP, Supply Chain e Supply Review, com foco em planejamento e controle da produção;
• Condução de reuniões com áreas de negócio (PCP, planejamento produtivo, logística e supply chain), traduzindo regras operacionais em algoritmos, modelos analíticos e lógicas de otimização;
• Desenvolvimento e integração de algoritmos e modelos (incluindo redes neurais) utilizando Python, C++ e Lua, aplicados à tomada de decisão em ambientes industriais;
• Construção de pipelines de dados em ambiente AWS, processos de ingestão, transformação e carga (ETL), com foco em escalabilidade e confiabilidade;
• Modelagem e persistência de dados em bancos relacionais e não relacionais, incluindo PostgreSQL e MongoDB;
• Aplicação de análise de dados voltada ao contexto produtivo, suportando decisões relacionadas a capacidade, demanda, planejamento e eficiência operacional;
• Atuação no suporte técnico e análise de incidentes, garantindo estabilidade e evolução contínua de pipelines e sistemas críticos;

Analista de Dados Mestres

Valgroup · Indústria de Embalagens

Governança de dados mestres e Projeto de implementação SAP S/4HANA:

• Atuação como Key User em projetos de implantação SAP S/4HANA, suportando definição, padronização, classificação e implementação de processos de Dados Mestres de Materiais, baseado em análise de banco de dados de cadastro de materiais industriais SAP.
• Desenvolvimento de RPA, software, scripts e automações para otimizar fluxos de cadastro e manutenção de dados mestres com utilização de tecnologia (Python / SAP Script / IA / LLM / Web scraping).
• Estudos estatísticos avançados, análises descritiva, exploratória e preditivas com utilização de algoritmos de similaridade, utilizando NLP (Processamento de Linguagem Natural) e Machine Learning.
• Desenvolvimento e manutenção de dashboards em Power BI, organização de banco de dados de vários tipos: Excel, Google BigQuery, SQL;
• Validação de processos, criação de documentação e treinamento de usuários durante e após o go-live.
• Classificação, padronização e saneamento dos materiais, definição e implementação de PDM (padrão descritivo), validação técnica, eliminação de duplicidades, organização de famílias, estruturação de grupos e tipos de materiais. Alteração de status de materiais, obsolescência e bloqueios de códigos SAP.
• Suporte contínuo às áreas de Compras, Engenharia, Logística, PCM e Produção, garantindo padronização e confiabilidade dos dados mestres no SAP.
• Gestão de solicitações de cadastro de materiais e serviços em software PIPEFY metodologia KANBAN, assegurando integridade, padronização às regras da governança de dados mestres.

Analista Corporativo de Inteligência de Manutenção

Heineken · Indústria de Bebidas

• Suporte em análise e inteligência de dados para manutenção e planejamento MRP nas 12 principais fábricas do Brasil;
• Governança com PCM e procurement: apresentação de análises descritivas, exploratórias, resultados de indicadores e Dashboards. Gerando insights e criando planos de ação junto a áreas de negócio metodologia Waterfall;
• Gestão de cadastro de materiais, controle de estoque, parametrização e análises para otimização de níveis de estoque;
• Desenvolvimento de dashboards Power BI e automações em Python;
• Projeto Algoritmo MRP: Este projeto eu desenvolvi em um programa interno na Heineken, Data Super Stars. Trata-se de um algoritmo em Python que calcula os parâmetros ideais de acordo com o histórico de consumo dos materiais e promove uma melhoria continua;
• Projeto Contratos locais: Business case de fornecedores locais, análise de dados estratégicos, classificação de materiais críticos e fornecedores locais com baixo lead time por planta/regional. Desenvolvimento de contratos com fornecedores locais, visando automação de pedidos e diminuição de lead time total no fluxo de reposição automático MRP;
• Projeto Data cleasing: Classificação, organização, Análise de similaridade de cadastros, Limpeza e unificação de códigos SAP de materiais;

Trajetória inicial em Operações e Compras

BRF (Sadia/Perdigão) · Somos Educação · IPPLAN

Base sólida em logística, suprimentos e melhoria contínua: gestão de manutenção e frota, indicadores de desempenho, roteirização, cotações, negociações e gestão de contratos.